2022年底起，从AI生成文字、代码，到AI生成图片、声音，甚至是视频，AIGC（人工智能生成内容）蓬勃发展。我们一面憧憬着AI大幅提高效率，“因材施教”的个性化教育能得到普及，一面又担忧着AI产生的幻觉及物理性错误，会误导“活到老，学到老”的我们。
大模型幻觉问题还有另一种解法？斯坦福联手OpenAI研究人员提出「元提示」新方法，能够让大模型成为全能「指挥家」，汇聚不同专家模型精华，让GPT-4的输出更精准。
谷歌和威斯康星麦迪逊大学的研究人员推出了一个让LLM给自己输出打分的选择性预测系统，通过软提示微调和自评估学习，取得了比10倍规模大的模型还要好的成绩，为开发下一代可靠的LLM提供了一个非常好的方向。
Vista-LLaMA 在处理长视频内容方面的显著优势，为视频分析领域带来了新的解决框架。
大模型固有的幻觉问题严重影响了LLM的表现。斯坦福最新研究利用维基百科数据训练大模型，得到的WikiChat成为首个几乎不产生幻觉的聊天机器人。
大型语言模型（LLM）虽然在诸多下游任务上展现出卓越的能力，但其实际应用还存在一些问题。其中，LLM 的「幻觉（hallucination）」问题是一个重要缺陷。
智能搜索AI创新健康领域，减低大模型幻觉率，提供更专业、准确的健康信息
软件行业苦降本增效久已。蔓延开去的开发周期，遥遥无望的上线时间，以及不断冒起的缺陷，怎么看都配不上这支精兵强将的队伍。生成式 AI 似乎带来了曙光，
人工智能系统的“幻觉”是由于其工作原理和结构决定的，它们并非大脑模型，无法准确地描述事实。然而，人们使用人工智能系统通常是为了完成创造性的任务，而创造力涉及某种启发式的搜索过程。
近期，关于GPT-4.5提前泄露的消息在全网疯传，逼的OpenAI研究员甚至Altman本人下场否认，但这仍然挡不住愉快吃瓜的网友。
