2 篇博文 含有标签「grounding」

在技术领域，LLM 虚构（confabulation）的阴险之处不在于模型会给出明显的错误答案。而在于它会生成结构优美、语气自信、技术上看似合理的答案，但其中的细微错误只有领域专家才能发现——而且往往是在造成损失之后。

一个 Monte Carlo 物理模拟，它初始化正确，但在每一步都从头重新采样粒子位置，而不是进行增量更新。一个符合命名规范但氧化态错误的化学公式。一份引用了正确标准、参考了正确单位，但载荷系数完全错误的设计规范。每个输出看起来都是正确的。每个听起来都极具权威。但每一个都是错误的，且这些错误只有在有人运行实验、对组件进行压力测试或仔细阅读推导过程时才会浮现。

大多数工程师发现实时网络接地局限性的方式如出一辙：花一个下午接入搜索 API，推上生产，然后接下来三周都在解释为什么延迟高达六秒、近期事件的回答出错，以及用户偶尔被引导到假冒电话号码。

根本假设——搜索增强型 LLM 不过是"带新鲜数据的普通 RAG"——是大多数痛苦的来源。实时网络接地与静态检索几乎没有共同之处，除了"检索"这个词。它是一个披着 NLP 外衣的分布式系统问题。