AI认知丨智能时代的写作低门槛与表达幻觉
你太遥远，难以触及就在眼前，随手可得点此订阅，实实在在……最近，浏览了食用菌领域里“不大不小菇”和“不小不大菇”的争论，前者经营公众号多年，后者似乎刚崭露头角。这场争论的核心是什么、因何引发、谁对谁错，并非我关注的重点，但身为一个长期在公众号里随意涂写的人，我本能地感觉到“一个不常动笔的人要去挑战一个持续写作的人”。如今，AI的强大助力让这类挑战变得轻松许多，别说一天写一篇，哪怕几分钟就能轻松完成一篇。你只需灵机一动，随便给AI一个标题或一句话，AI就能以飞快速度输出洋洋洒洒上千字的文章，大干快上，多快好
AI幻觉现象深度解析
AI幻觉现象深度解析AI幻觉定义AI幻觉是一种现象，常见于大型语言模型（LLM）中，尤其是生成式AI聊天机器人或计算机视觉工具。它会感知到人类观察者无法察觉的模式或对象，从而生成毫无意义或完全错误的输出。通常情况下，用户向生成式人工智能工具发出请求时，期望得到一个能恰当回应提示的结果（即问题的正确答案）。然而，有时人工智能算法生成的输出并非基于训练数据，或者被转换器错误解码，又或者不遵循任何可识别的模式。换句话说，它“凭空捏造”了响应。鉴于幻觉通常与人类或动物的大脑相关，而非机器，这个术语似乎有些矛盾。但
企业AI风险防控指南：从幻觉识别到治理体系搭建
点击上方蓝字关注我昨天，我们探讨了AI原生组织的架构重塑路径，明确了人机协作的新型组织模式。本期我们将深入AI落地的关键风险领域，解析近半年备受关注的企业AI治理框架，解决企业盲目部署AI、被AI虚假信息误导的核心困扰。随着AI在企业经营、管理、决策、业务环节的全面深入，一个新兴的企业风险点正式凸显：AI虚假输出与算法偏差。近半年众多企业出现决策偏差、数据失准、业务偏离等问题，根源并非人为错误，而是过度信赖AI生成结果。业界普遍认为：对AI的盲目信赖，比拒绝使用AI的风险更高，AI治理已演变为企业刚性风险
AI使用避雷手册：别把概率机器当百科全书
Hello，大家好，我是Bluxe。清华大学沈阳团队近期发布了一项大模型事实性幻觉评测，结果令人警醒：多个主流大模型在事实类问题上的错误率突破19%。什么意思？你问五次，可能有一次它用极其笃定的语气给你编个谎。可与此同时，无数人正把AI当百科全书用——历史年份、药物副作用、法律条文，问了就信。这种认知错位，正是多数AI使用误区的源头。问题不在AI「不够聪明」，而在大多数人根本没搞懂它是什么。我先拆开讲。大语言模型的底层机制，归根结底就一个：预测下一个词。你给它一段文字，它算出最可能接上的词，拼上去，再猜下
RAG成拦路虎？90%的AI项目为何失败！
90%的AI项目都在RAG环节碰壁！🤔RAG究竟为何物？近期RAG热度颇高。无论是企业知识库、AI客服还是智能助手，几乎随处可见它的踪迹。然而许多人仅知其名，却不明其里。大模型需不断迭代，面对过时或内部信息时，往往只能“瞎编”。这种看似有理实则谬误的输出，即所谓的 AI幻觉（Hallucination）因此，RAG（检索增强生成）其实就是为AI配备了一个“随身智库”📚。常规AI依赖“死记硬背”，而RAG则采用“开卷考试”模式：用户提问➡️AI检索知识库“查资料”➡️定位依据➡️依据内容生成回复。✨RAG的
AI 早报|DeepSeek 自研芯片问世，三星利润激增
2026 年 7 月 8 日（周三）📋 内容速览· DeepSeek 被指自主研发 AI 芯片，国产大模型企业迈向硬件自立 · 三星第二季度利润暴涨 1810%，AI 芯片需求持续推动半导体市场 · Anthropic 连续发布多条动态：Claude Cowork 登陆移动端 + "隐形思考区"被挖掘 · 腾讯混元 3 正式版本上线，搜索性能对标 GPT-5.5，幻觉率减少一半腾讯混元 3 正式版本在多项基准测试中表现优异，搜索能力达到 GPT-5.5 同等水平，幻觉率相比上一代下降约 5
大模型上车：AI越狱与安全困境
过去我在店里卖车，顾客最爱问两件事。一是油耗准不准。二是车机好不好用。现在又多了一个问题，AI上了车之后，是不是真能像宣传里那样，变成一个懂你、帮你、还绝不出错的“车上管家”？我先亮明观点，大模型上车虽然是趋势，但它越聪明，越像人，就越难彻底管束。为什么这么说？核心有三点。第一，车企想让AI更自然，就得给它更大自由度。第二，只要自由度一上来，越狱、破甲、胡说八道这些问题就跟着来了。第三，对买车的人来说，真正重要的不是它懂多少术语，而是它在关键时刻能不能靠谱，能不能守规矩。01. 你以为AI只是语音升级，其
AI为何会一本正经地胡说八道？揭秘大模型“幻觉”机制
它给出的回答看起来很周全，语气平稳，逻辑也貌似合理。可你细究一下，会发现其中有些内容压根就是错的：最棘手的情况并非它无法回答，而是它回答得让人信以为真。这便是大模型中一种普遍存在的现象：幻觉。接下来，我想通过三个方面来聊聊这个话题：先从最基础的定义谈起。若大模型输出了看似合理、语气笃定，但事实存疑甚至纯属虚构的内容，这通常便被称作“幻觉”。例如以下情况，都属于此类：因此，“幻觉”并非指它突然失控。更精准的描述是，在理应给出回答时，它生成了一段语言通顺但事实未必准确的内容。要理解这一点，首先得接受一个前提：
破解AI一本正经造谣的治理困局
与一般程序性错误不同，AI幻觉往往并非“无法作答”，而是“答得很像，却未必是真的”。它以语言流畅、逻辑完整乃至颇具权威感的方式生成错误内容，这更容易误导使用者。尤为重要的是，当此类内容借助平台传播扩散后，其影响不再是一次信息失真，更可能危及公众判断与社会信任。2026年4月，工业和信息化部等十部门联合印发《人工智能科技伦理审查与服务办法（试行）》（以下简称《办法》），明确提出强化风险监测预警、检测评估、认证、咨询等服务供给。AI幻觉的应对已不再是单纯的技术修补问题，而需置于更宏大的治理框架之中。技术越善于
AI的索洛悖论重演？技术投入猛增，生产率却未见飞跃
矛盾！矛盾！处处是矛盾！如今全球企业正面临一个极具时代共性的AI生产率悖论：企业持续加大AI投入、采购算力与工具、推行大量应用试点，组织全员普及使用AI，但从财务营收、人效产能、业务增量等量化维度看，生产率跃升并未发生，利润增长曲线依旧平缓。技术热度空前高涨，商业价值却迟迟无法兑现！这并非你们企业的个案，在2026年2月，美国国家经济研究局（NBER）联合斯坦福、麻省理工等顶尖机构，调研了美、英、德、澳四国近6000名企业高管。结论令人震惊：89%的企业公开确认，过去三年AI对自身生产率、就业结构无任何可
硬啃 AI 底层原理一天，感觉大脑在扩容
今天刷微博看到 tombkeeper 说想要讲清 AI 的整体思考，得从经济学讲到物理生物，没几万字下不来。这时我也想到自己用了不少时间的 AI，也算是入门了，知道用它来写自动化脚本，可问我 AI 的底层逻辑是什么，却支支吾吾，前 seawater连 token 这个概念都回答不出来，看来我也只是满足于用罢了。先啃再说我相信 AI 是未来的趋势，那想要抓住它，应该懂点基本原理，不需要自己手搓大模型，只要比现在了解得更透彻就够了。所以说做就做，我这个纯文科生，决心今天啃一下 AI 材料。那么啃什么材料呢？我
我与AI的相处之道
先做个限定，本文所说的情况，是在当前时间点上，对我个人的体会。AI最有用的能力是写代码。学会基础的VBA使用，需要什么功能告诉AI，让它写代码来实现，execl能力直接提高一个等级。现在的AI写VBA几乎是一次过。但它只是帮你实现，要做什么、用什么方法做还是很考验人的思路，表达准确也需要思维逻辑和文字能力。辅助阅读最好的工具是notebookLM，它限定于上传的文档输出内容，所以没有幻觉（至少我没遇见过）。好像去年大多数的AI还不支持阅读一整份上市公司年报，现在可以一次读好多份了。用上这个工具之后，可以输
迈入Frontier AI阶段，企业遴选安全厂商需厘清六大核心要点
首先，应了解安全厂商究竟采用了哪些AI模型，以及这些模型是否持续保持最新能力。企业不仅需要知道产品是否接入GPT、Claude、Gemini等先进模型，更要关注厂商是否具备根据不同业务场景灵活切换模型、多模型协同以及持续升级模型的能力。如果底层模型长期停留在较旧版本，其漏洞分析、威胁研判和代码理解能力将很快落后于攻击者。其次，应重点询问AI在产品中的应用深度，而不仅仅是是否增加了聊天机器人或智能问答功能。真正具有价值的Frontier AI，应能够参与漏洞发现、攻击路径分析、风险优先级排序、补丁建议、配置
人工智能也不过是临时拼凑的草台班子
"整个世界就是个临时搭建的舞台。"这话你大概听得耳朵起茧了。制度是草台班子，企业是草台班子，家庭也是草台班子——似乎所有宏大结构，拆开来都是胡乱拼接、修修补补、摸着石头过河。但你可能没意识到：连人工智能也不例外。而且，AI可能是人类历史上最精巧的那个临时班子。7月3日，特斯拉内部文件泄露：自7月6日起，员工每周AI开销不得超出200美元。听起来挺合理对吧？节省成本嘛。但就在几个月前，特斯拉还在搞内部代币消耗榜，按用量给员工排座次，激励大家拼命用AI。有软件开发工程师每周烧掉好几千美元的代币
给AI套上"紧箍咒"能否根治幻觉难题
大语言模型（LLM）的核心机理在于"基于概率的下一词推演"，其本身并非为获取"绝对真实"而生。试图仅凭训练模型自身来完全消除幻觉，实则与其根本机制相悖。从这一角度看，当前市场上那些标榜"从底层根本解决幻觉"的宣传，难免存在夸大成分。 然而，在产业实践中，真正行之有效、能够切实抑制幻觉的做法，并非强行扭转模型的"先天禀赋"，而是借助外部机制为其套上"紧箍咒"。目前业内较为务实的应对策略通常包含以下几种组合方案： 1. 知识外挂（RAG，检索增强生成） 不令AI"凭空臆想"，而是强制其"查阅资料作答"。面对问