以下是一些可能有助于您在文献综述写作中应对大模型幻觉问题的方法和工具:
问:作为AI IDE的深度用户,有踩过什么坑吗?Eric Quan:我发现AI会钻牛角尖,就是当你去追着它问问题的时候,它会产生幻觉,给出的答复也越来越离谱。我有时候会“骂”AI,我知道这样不好,有的时候真的很生气。你不能追问AI,你追问AI,就会付出很多的代价。还有就是AI会不懂装懂,我遇到过自己修产品Bug的时候,AI告诉了我一些错误的知识。所以我经常用ChatGPT的temporary chat功能,因为他能保证AI不知道我是谁,或者是在没有任何的记忆的情况下去生成一个最新鲜的回答。其实我觉得这些是不会写代码的人都会遇到的痛点。问:生成式AI目前在应用上是会有模型幻觉这个问题,我个人的经验是通过新建一个窗口来解决。Eric Quan:是的,我会跟AI说忘掉之前的所有内容,重新和它聊,或者直接新建一个会话窗口重新提问,这是第一个技巧。另外,如果我发现它的回答不理想,我会告诉它退一步,重新审视整个结构,设想如果从零开始,该如何设计。因为我希望能有更简洁、直观的解决方案,避免因过度纠结细节而积累错误,这是第二个技巧。还有,Claude经常会自己去猜,比如你提出一个问题,它会边猜边修改你的问题。这种时候我就会告诉它,如果不确定,就看日志,我会把日志粘贴给它,让它依据日志判断问题出在哪。一般来说我会借助这三个技巧引导AI。AI虽然知道做事的方法,但需要有人引导,告诉它们什么时候关注细节,什么时候该做调查,而不是一直去猜。或许真正的程序员由于熟悉代码,更多地把Trae当作辅助工具。但对我来说,我才是AI的辅助,我只需告诉Trae我想要什么,由它们来实现。
🔔Xiaohu.AI日报「2月19日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🌀Hallucination Leaderboard:大语言模型幻觉排行榜使用Vectara的Hughes幻觉评估模型,计算各大模型在总结文档时引入幻觉的频率。该排行榜用于评估LLM的事实一致性,并为RAG系统提供参考。2025年2月11日更新:Gemini 2.0 Flash 001幻觉率最低,而Deepseek R1高达14.3%,但仍未进入榜单前20。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1892115025411834152](https://x.com/imxiaohu/status/1892115025411834152)🔗完整榜单:[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/hallucination-leaderboard](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/hallucination-leaderboard)2⃣️🔍Claude APP即将添加网页搜索和推理功能这或许意味着新模型即将发布。预计发布时间就在这一两周内。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1892165753333584057](https://x.com/imxiaohu/status/1892165753333584057)3⃣️💰OpenAI发布百万美金SWE-Lancer基准测试
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