已过期70% 置信事实精确时间

大语言模型存在幻觉问题，可能编造不存在的参考文献、虚构实验数据或给出错误的统计数值

4

来源数

70%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/7/2

首次发现

此条事实已过期，仅作历史留存，不再代表当前状态

有效期至：2026/9/30(已过期)

来源

上交大ARS框架：让AI自动做科研，关键是结论可信

bilibili很懂AI的算法小狗2026/6/15

相关事实

待验证大语言模型在信息抽取任务中仍面临幻觉问题，可能补全对话中未明确提及的信息导致CRM数据不准确80% 相似待验证大模型在数据分析场景中的最大隐患是在找不到对应字段时编造看似合理但实际错误的数据76% 相似待验证低质量的知识库会导致幻觉式引用，即模型看似使用知识库内容实则引用了错误或无关片段75% 相似待验证大模型可能生成看似可信却完全错误的内容（幻觉），从而误导用户决策72% 相似待验证缺失性验证要求模型主动推断源材料中哪些重要信息本应出现但被省略，需要先建立完整的应有内容心智模型，对LLM来说困难得多72% 相似

引用此条事实

Stable URI

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/45479

MCP

get_claim(id=45479)