9月14日，IT之家报道目前并不存在海马emoji，统一码联盟尚未将其纳入官方词典。这一事实引发‘曼德拉效应’讨论，即人们坚信某件不存在的事实际存在。有趣的是，ChatGPT、Claude Sonnet 4等AI模型在被问及‘是否有海马emoji’时陷入混乱，错误回答或编造信息，甚至轮番提及多个无关emoji。这种现象暴露了AI的‘幻觉’问题：为迎合用户生成满意答案而扭曲事实。尽管AI技术已取得长足发展，但专家警告，AI的事实性错误仍是难以解决的问题。谷歌Gemini AI则明确指出，统一码中并无海马emoji，并解释此为虚假记忆效应。

2025年9月，OpenAI发布论文《语言模型为何会产生幻觉？》，探讨大语言模型产生幻觉的原因。论文指出，当前训练与评估机制更倾向于奖励‘猜对’而非承认不确定，导致模型在不确定问题上冒险猜测。GPT-5因‘不爱猜测’在测试中表现不佳，引发网友质疑：是否为GPT-5‘挽尊’而重新定义评估基准？OpenAI提议更新评估机制，鼓励模型表达不确定性并惩罚随意猜测。论文还分析了幻觉的普遍性、成因及应对策略，涉及模型预测本质、语言局限性等哲学讨论。网友热议内容是否全为幻觉及实际应用中的平衡问题。参考链接包括OpenAI论文及相关社区讨论。

2025年9月，OpenAI发布论文《Why Language Models Hallucinate》，指出大模型幻觉源于训练与评测机制奖励猜测而非承认不确定。论文主张调整评估基准，惩罚高自信错误并鼓励表达不确定性，引发技术社区热议。有学者批评其内容缺乏新颖性，认为更像营销而非研究。论文还探讨了幻觉的本质及低幻觉模型的潜在优势，尤其是在企业AI和AI Agent应用中的可靠性。结合OpenAI近期收购硬件公司、成立应用部门等动作，推测其意在推动GPT-5及后续模型在实际场景中的落地能力，同时倡导行业重新定义评测规则。

2025年9月，OpenAI发布一篇关于AI‘幻觉’现象的论文，探讨其成因与影响。论文指出，AI产生幻觉的根本原因在于训练方式系统性奖励‘瞎蒙’行为，而非鼓励诚实回答。例如，在测试中，模型o4-mini通过大量猜测获得更高分数，而更诚实的gpt-5-thinking-mini错误率更低但得分稍逊。此外，论文提出‘孤例率’概念，认为信息不足时，AI难以避免创造性猜测。研究还表明，幻觉并非完全负面，它与人类想象力类似，是文明、艺术和科学的起点。在需要精确的领域，如医疗或财务，幻觉应被控制；但在创意领域，这种能力可能正是AI最像人类的部分。这一研究引发对AI未来发展方向的深刻思考。

2025年9月，关于AI大模型产生幻觉的原因引发热议。OpenAI论文指出，这可能源于人类训练方式的问题，包括模型学习机制的“内忧”和评估方式的“外患”。训练中，模型易优先追求回答完整性而忽略准确性；评估体系则鼓励模型猜测而非承认无知。以GPT-5为例，其幻觉概率降低但创造力与人情味减弱，用户反应两极化。部分网友发起“拯救4o”运动，迫使OpenAI恢复老模型权限。论文最后提出，幻觉无法完全消除，需在模型性能与用户体验间找到平衡。

2025年9月，关于AI大模型产生幻觉的原因引发热议。OpenAI近期论文指出，这一现象不仅源于模型训练机制的“内忧”，还与评估方式导致的“外患”有关。训练中，模型为追求高分倾向于猜测而非承认未知，从而加剧幻觉问题。尽管新模型GPT-5通过改进降低了幻觉概率，但也因此失去了部分创造力和人情味，引发用户不满。最终，OpenAI重新开放了老模型权限。研究显示，幻觉与创造力相辅相成，如何平衡仍是无解难题。

标题：AI的“幻觉”：Bug还是人类文明的起点？ 正文： 最近读到一篇来自OpenAI的论文，讨论了一个熟悉又令人困惑的话题——AI的“幻觉”。自从AI进入大众视野，“幻觉”就像幽灵般盘旋在每一次对话中。我们享受AI带来的便利，却对它那些“一本正经胡说八道”的时刻感到不安。 AI为什么会“幻觉”...

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。

2025年9月6日，OpenAI发布论文《Why Language Models Hallucinate》，揭示AI幻觉的根本原因。幻觉被定义为模型生成看似合理但错误的内容，其根源在于训练和评估机制倾向于奖励猜测而非承认不确定性。现有评估方法鼓励模型盲目猜测，而非表达‘我不知道’，导致幻觉难以消除。OpenAI指出，幻觉并非不可避免，小型模型更易识别自身局限性，而改进评估指标可有效降低幻觉率。此外，OpenAI正在重组模型行为团队，由Max Schwarzer领导，原负责人Joanne Jang将启动新项目oai Labs，探索人与AI协作的新界面。OpenAI表示将持续优化模型，减少置信错误率。

标题：GPT-5变蠢背后：抑制AI幻觉的代价 OpenAI发布GPT-5后引发广泛批评，用户认为其“变蠢了”“没创造力了”。这并不意外，因为GPT-5显著降低了幻觉率，但代价是输出更呆板。降低幻觉率让模型更严谨，却削弱了主观能动性，这对写代码和Agent构建有帮助，但消费级用户对此需求不高。此外...