迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化

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随着LLM的广泛应用，其生成内容的准确性和可靠性成为AI落地的关键挑战之一。幻觉（Hallucination）现象，即模型生成与事实不符或虚构的信息，不仅影响用户体验，更可能带来实际风险。本文将系统性分析LLM幻觉产生的根本原因，探讨其在实际应用中的优缺点，并结合RAG、SFT、强化学习、思维链、Agent Workflow等技术，提出多维度的优化方案。旨在为构建更可信、可控的大模型应用提供理论基础与实践路径，助力AI迈向更高的可靠性与价值创造。