论文Why Language Models Hallucinate
Why Language Models Hallucinate
OpenAI发表的关于大语言模型幻觉成因的研究论文，指出评分机制只奖励猜测、不奖励承认不知道是幻觉的系统性来源
时间轴 (近 90 天)
10月18日
论文给出了一个下界：预训练之后，幻觉率至少等于训练集中只出现一次的事实所占的比例。
待验证50%
10月18日
论文的核心论点是：只要主要排行榜仍然只看准确率，猜答案就依然是模型的理性策略。
待验证50%
10月18日
文章引用的来源包括Kalai等人《Why Language Models Hallucinate》（arXiv:2509.04664）、OpenAI官方文章、Ji等人的幻觉综述（ACM Computing Surveys）以及GPT-5系统卡中的SimpleQA数据。
待验证50%
10月17日
OpenAI在2025年9月的一篇论文《Why Language Models Hallucinate》中解释：大多数训练和基准测试只对答案判对错，对'我不知道'不给分，导致模型倾向于猜测。
待验证50%
全部知识事实 (4)
待验证
论文给出了一个下界：预训练之后，幻觉率至少等于训练集中只出现一次的事实所占的比例。
50%待验证论文的核心论点是：只要主要排行榜仍然只看准确率，猜答案就依然是模型的理性策略。
50%待验证文章引用的来源包括Kalai等人《Why Language Models Hallucinate》（arXiv:2509.04664）、OpenAI官方文章、Ji等人的幻觉综述（ACM Computing Surveys）以及GPT-5系统卡中的SimpleQA数据。
50%待验证OpenAI在2025年9月的一篇论文《Why Language Models Hallucinate》中解释：大多数训练和基准测试只对答案判对错，对'我不知道'不给分，导致模型倾向于猜测。
50%