大模型幻觉演示
三类典型幻觉：事实错误 / 自信编造 / 知识截止
本页解决的问题
先给结论「大模型幻觉演示」要解决的关键问题是什么？
三类典型幻觉：事实错误 / 自信编造 / 知识截止
让这个结论先证明自己值得留下。 把这一页当成决策工具，而不是需要背下来的定义。把概念连到一个真实任务、一个可观察结果，以及一个能改变你判断的失败上。
写下一个问题：试完这个方法后，你能用什么证据回答它？
结论听起来很完整，却没有检查最关键的假设。
逐步生成过程
类比：写完就封存的百科全书
类比：放在桌上的参考资料
「选择一个 Prompt」为什么要看操作
「三类典型幻觉：事实错误 / 自信编造 / 知识截止」把结构落到了一个具体动作。这里真正要比较的不是名词谁更高级，而是数据如何被放置，以及最常发生的操作需要走多远。
读懂结构，要同时看访问方式和变化方式
「三类典型幻觉：事实错误 / 自信编造 / 知识截止」揭示了一个容易被忽略的取舍：按位置读取、按键查找、从两端进出、插入新元素和遍历关系，适合的组织方式并不相同。一个结构在某个操作上很快，不代表它在所有操作上都快。
把规模和更新频率一起算进去
实践时可以把「三类典型幻觉：事实错误 / 自信编造 / 知识截止」当作边界提醒：先写下数据量、最常用的操作和允许的延迟，再看 AI 给出的结构是否真的匹配。
从「选择一个 Prompt」走到「逐步生成过程」
「选择一个 Prompt」先把问题落在「CASE 1 · 张冠李戴 黛玉捧着月光宝盒，轻声问： 月光宝盒是紫霞的，模型只看共现权重，不知道谁拥有什么。 CASE 2 · 穿越混搭 花千骨对郭靖急道：靖哥哥， 花千骨和郭靖来自不同作品，模型会流畅地续写跨作品对话。 CASE 3 · 无中生有 女儿国国王望着杏花簪叹道： 杏花簪是沈眉庄的道具，模型会错误地安排给女儿国国王。 CASE 4 · 人设崩塌 小龙女转头对杨过急道： 小龙女清冷淡然，不会「急道」；但模…」上；到了「逐步生成过程」，讨论继续推进到「慢 中 快 ← 选择 Prompt，点击「开始生成」 ⚠ 幻觉检测 根本原因：两本书的世界 📚 模型参数（长期记忆） 训练时写入，推理时 只读 。有知识截止日期，知识以压缩形式储存，不精确，无法更新。 类比：写完就封存的百科全书 💬 上下文窗口（工作记忆） 对话时动态注入， 精确可信 。包含系统提示词、文件、本轮对话历史。 类比：放在桌上的参考资料 ⚠ 模型没有「不知道」的概念，它只会续写。参数中没有答案时，会生…」。两段连起来，重点就不只是记住一个结论，而是看清它成立所依赖的条件。
把这条判断带到下一个场景
遇到一个新的数据结构时，不要从定义开始背。先写出最频繁的操作，再估计数据量和更新方式，最后检查结构是否让这三个条件同时成立。
- 「选择一个 Prompt」：CASE 1 · 张冠李戴 黛玉捧着月光宝盒，轻声问： 月光宝盒是紫霞的，模型只看共现权重，不知道谁拥有什么。 CASE 2 · 穿越混搭 花千骨对郭靖急道：靖哥哥， 花千骨和郭靖来自不同作品，模型会流畅地续写跨作品对话。 CASE 3 · 无中生有 女儿国国王望着杏花簪叹道： 杏花簪是沈眉庄的道具，模型会错误地安排给女儿国国王。 CASE 4 · 人设崩塌 小龙女转头对杨过急道： 小龙女清冷淡然，不会「急道」；但模…
- 「逐步生成过程」：慢 中 快 ← 选择 Prompt，点击「开始生成」 ⚠ 幻觉检测 根本原因：两本书的世界 📚 模型参数（长期记忆） 训练时写入，推理时 只读 。有知识截止日期，知识以压缩形式储存，不精确，无法更新。 类比：写完就封存的百科全书 💬 上下文窗口（工作记忆） 对话时动态注入， 精确可信 。包含系统提示词、文件、本轮对话历史。 类比：放在桌上的参考资料 ⚠ 模型没有「不知道」的概念，它只会续写。参数中没有答案时，会生…
最后的「最后把结论落到实践」把讨论落到「三类典型幻觉：事实错误 / 自信编造 / 知识截止」。回看这条线索时，最值得保留的是：当输入、规模或风险改变，哪些判断需要重新做一遍。
我把这篇文章里的一个判断改写成了今天可以验证的小实验。比记住结论更有用的是，知道下一步要观察什么。
读完以后我先回头找它成立的条件，而不是直接把方法搬进项目。这个顺序让后面的取舍清楚很多。
如果把这个判断放到真实工作里，最先需要补的约束是什么？我想知道从阅读到第一次实践之间，哪一步最值得先做。
还没有这篇文章的讨论。