智东西9月15日报道，今天，阿里巴巴通义实验室推出了FunAudio-ASR端到端语音识别大模型。这款模型通过创新的Context模块，针对性优化了“幻觉”、“串语种”等关键问题，在高噪声的场景下，幻觉率从78.5%下降至10.7%，下降幅度接近70%。
幻觉不是 bug，是数学上的宿命。 谢菲尔德大学的最新研究证明，大语言模型的幻觉问题在数学上不可避免—— 即使用完美的训练数据也无法根除。 而更为扎心的是，OpenAI 提出的置信度阈值方案虽能减少幻
幻觉并非什么神秘现象，而是现代语言模型训练和评估方式下必然的统计结果。它是一种无意的、因不确定而产生的错误。根据OpenAI9月4号论文的证明，模型产生幻觉(Hallucination)，是一种系统性缺陷。
想象一下，如果 ChatGPT 等 AI 大模型在生成的时候，能把自己不确定的地方都标记出来，你会不会对它们生成的答案放心很多？
在当前由大语言模型（LLM）驱动的技术范式中，检索增强生成（RAG）已成为提升模型知识能力与缓解「幻觉」的核心技术。然而，现有 RAG 系统在面对需多步逻辑推理任务时仍存在显著局限，具体挑战如下：
OpenAI好不容易发了篇新论文，还是给GPT-5挽尊？
周末在家扒拉上周更新的论文的时候，看到一篇我自己一直非常关心的领域的论文，而且还是来自发论文发的越来越少的OpenAI。
OpenAI重磅结构调整：ChatGPT「模型行为」团队并入Post-Training，前负责人Joanne Jang负责新成立的OAI Labs。而背后原因，可能是他们最近的新发现：评测在奖励模型「幻觉」，模型被逼成「应试选手」。一次组织重组+评测范式重构，也许正在改写AI的能力边界与产品形态。
AI 最臭名昭著的 Bug 是什么？不是代码崩溃，而是「幻觉」—— 模型自信地编造事实，让你真假难辨。这个根本性挑战，是阻碍我们完全信任 AI 的关键障碍。
罕见，着实是太罕见。 一觉醒来，AI圈的两大顶流——OpenAI和Anthropic，竟然破天荒地联手合作了。
