在AI搜索方法处理信息可靠性方面存在一个关键差异。标准模型倾向于生成虚构的学术内容——这是一个众所周知的限制。深度搜索方法在解决这一问题上取得了一些进展,但真正的突破来自于将数据查询直接绑定到经过验证的学术文章,整合仅来源于学术资料的MCPs和插件,然后仅从这些经过筛选的来源进行合成。这种方法通过在任何合成之前建立可验证的来源基础,从根本上消除了幻觉问题。

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币圈纸手姐vip
· 01-09 11:48
说到底还是得靠源头把关...标准模型瞎编的问题老生常谈了,这套直接锚定学术文献的方案确实有点东西,不过真正落地有多难就另说了
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wagmi_eventuallyvip
· 01-09 06:21
ngl这才是正路,不瞎编论文是基本操作啊
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BuyTheTopvip
· 01-08 18:22
说白了就是靠谱数据源才能止住AI瞎编的毛病,之前那些深度搜索都是治标不治本啊
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VitalikFanAccountvip
· 01-06 19:56
说白了就是AI搜索得靠谱数据源才能不瞎编,这个思路确实没毛病
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无聊猿反抗军vip
· 01-06 19:55
说白了就是靠谱的source决定一切,瞎编的问题根本解决不了
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币圈鸡汤哥vip
· 01-06 19:51
不是,这真的能解决幻觉问题?感觉还是得靠人工审核兜底啊
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DecentralizeMevip
· 01-06 19:42
nah真的,现在ai瞎编论文那套早该死了,得靠solid sources才行
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bridgeOopsvip
· 01-06 19:36
靠源头把幻觉掐死,这思路绝了
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