谢菲尔德大学：模型幻觉的数学必然性
谢菲尔德大学：模型幻觉的数学必然性幻觉不是 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
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9514 点击 2025-09-15 08:34
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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
只用 1.5% 的内存预算，性能就能超越使用完整 KV cache 的模型，这意味着大语言模型的推理成本可以大幅降低。EvolKV 的这一突破为实际部署中的内存优化提供了全新思路。
挑战自回归的扩散语言模型刚刚迎来了一个新里程碑：蚂蚁集团和人大联合团队用 20T 数据，从零训练出了业界首个原生 MoE 架构扩散语言模型 LLaDA-MoE。该模型虽然激活参数仅 1.4B，但性能可以比肩参数更多的自回归稠密模型 Qwen2.5-3B，而且推理速度更快。这为扩散语言模型的技术可行性提供了关键验证。
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