在大型语言模型（LLM）能力边界不断拓展的今天，其内在的“幻觉”（Hallucination）问题——即生成看似合理但实际错误或捏造的信息——已成为阻碍其可靠落地的核心障碍。传统的后验式纠错、增强检索（RAG）或基于监督微调（SFT）的抑制方法，往往陷入“头痛医头、脚痛医脚”的困境，或在覆盖度与成本
标签： Chain-of-Verification
大模型幻觉破解战：从自洽验证到知识增强的终极方案
大模型幻觉问题已成为制约生成式人工智能发展的核心瓶颈。在医疗诊断场景中，大模型可能虚构不存在的药物相互作用；在金融分析领域，可能杜撰虚假的财报数据——这些看似合理的错误输出正在侵蚀用户信任。本文深入剖析两种前沿解决方案的技术原理，揭示从思维链验证到知识增强的进化路径。 一、幻觉产生的技术本质 ...