斯坦福研究曝光多模态AI'视觉幻觉'：评测体系遭遇根本性信任危机
ORINNO CAPITAL策源研究·观澜-2026年第14期（总第80期）-产业热点追踪日本再度投入近40亿美金力挺Rapidus，集全国资源攻坚2nm/1.4nm尖端工艺4月13日，日本经济产业省正式公告，2026财年向本土先进晶圆代工商Rapidus追加6315亿日元（约合39.5亿美元）专项扶持，2022至2026财年对该企业的累计研发与产能建设支持将达2.354万亿日元，预计2027财年累计支持金额将超越2.6万亿日元。此前4月11日，Rapidus毗邻北海道千岁市晶圆厂的分析中心及芯粒技术方案
最新研究曝光AI致命缺陷
简而言之，即便不接收任何图像信息，目前领先的多模态大模型（例如GPT-5、Gemini 3 Pro等）仍可'无中生有'地输出详尽的图像描述与看似合理的推理链条。研究团队经由多轮对比测试证实，这类模型在处理视觉相关问题时，主要依靠问题文本中的提示、训练数据内嵌的潜在模式及统计相关性，而非真正'理解'了图像内容。更具威胁性的是，在医学应用领域中，这种虚构的诊断结果往往倾向于重度病理特征（如凭空判定心肌梗死或黑色素瘤），为医疗AI系统的实际落地埋下了严重安全风险。研究者为此设计了'幻象评分'（Mirage Sc