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9月6日，OpenAI研究人员宣布破解大语言模型的“幻觉”难题，即模型输出不准确信息的问题。研究指出，幻觉源于训练方式偏向奖励猜测而非承认不确定性，导致模型倾向于‘装作知道’而非坦率表达未知。Claude模型因谨慎而减少错误，但高拒答率影响实用性。论文强调，现有评估标准促使模型成为‘考试型选手’，无法应对现实复杂性。解决方法在于重新设计评估体系，抑制乱猜行为，避免因拒答扣分。OpenAI呼吁更新基于准确率的评估方式，防止模型靠侥幸过关。
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