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清華大學DeepSeek教程第五版由清華大學雙聘教授 @新媒沈陽團隊撰寫，主要圍繞 AI 幻覺展開研究，以 DeepSeek 為例深入探討其現(xiàn)象、成因、評測、應對策略及創(chuàng)造力價值。

AI 幻覺的定義：AI 幻覺指模型生成與事實不符、邏輯斷裂或脫離上下文的內容，分為事實性幻覺（與現(xiàn)實事實不一致）和忠實性幻覺（與用戶指令或上下文不一致） 。

產生 AI 幻覺的原因：包括數(shù)據(jù)偏差、泛化困境、知識固化、意圖誤解等。此外，音樂因具有主觀性、抽象性和可感知性差異等特點，雖不存在傳統(tǒng)意義上的幻覺，但也有邏輯斷裂的歌詞等潛在表現(xiàn)。

AI 幻覺評測：通過隨機生成提示語和抽取事實性幻覺測試題進行人工判斷標注與交叉驗證。測試結果顯示，不同模型幻覺率不同，如通用性測試中 DeepSeekV3 幻覺率為 2%、DeepSeekR1 為 3%；事實性測試中 DeepSeekV3 幻覺率達 29.67%、DeepSeekR1 為 22.33% 。推理能力與幻覺率存在雙向作用機制，聯(lián)網搜索、雙 AI 驗證、提示詞工程等方法可降低幻覺率。

AI 幻覺的應對策略：普通用戶可采用三角驗證法，警惕 “過度合理” 的回答，理解并利用幻覺帶來的創(chuàng)意靈感。具體方法包括聯(lián)網搜索、雙 AI 驗證、提示詞工程（知識邊界限定、對抗性提示）等。技術層面可采用 RAG 框架、結合外部知識庫、精細訓練、開發(fā)評估工具等方案。

AI 幻覺的價值：在科學發(fā)現(xiàn)、文藝與設計、娛樂與游戲、技術創(chuàng)新等領域具有創(chuàng)造力價值。如助力蛋白質設計獲諾貝爾化學獎，為游戲開發(fā)提供靈感，提升自動駕駛系統(tǒng)識別精度等。

完整下載：清華大學第五版：DeepSeek與AI幻覺.pdf