AI可靠性 提示工程 人工智能与大模型2026-10-26 12:36:11 大模型幻觉问题怎么测 从评估框架到治理手段 大模型幻觉指生成内容与事实不符或缺乏依据，本质是概率解码与知识表征局限的共同结果。幻觉评测需从事实一致性、上下文相关性、逻辑自洽性三维切入，治理手段覆盖RAG检索增强、解码约束、对齐微调与事实校验。RAG可将事实性错误率降低50%以上，解码约束加自动校验是当前最可靠的工程组合方案。 阅读全文
AI推理 大模型应用 提示工程 架构实践 人工智能与大模型2026-10-24 18:12:53 大模型逻辑推理的本质是模式匹配而非符号运算 大模型逻辑推理的本质是模式匹配而非符号运算，其正确性受训练数据分布和推理链长度双重约束。实测数据显示，三位数比大小在低频表述下错误率从2%升至18%，三步以上逻辑链错误率达40%。将形式化计算步骤交由外部符号执行器处理，是当前提升大模型逻辑推理可靠性的最有效路径。 阅读全文
提示工程 攻防对抗 架构隔离 人工智能与大模型2026-08-16 10:02:08 为什么提示注入难以彻底防御 提示注入难以彻底防御的根因是大语言模型无法在运行时区分指令与数据，输入过滤、提示封装等常规手段均存在失效边界。文章梳理上下文混淆、工具反转、数据外带三类典型攻击形态，提出输入检查、指令构造、架构隔离、模型检测、运行时监控五层纵深防御体系，并给出基于标记隔离的代码示例及红队验证路径，为LLM应用安全建设提供明确参考。 阅读全文
