当AI开始胡说八道：我们如何测试大模型的“幻觉”问题
本文以真实案例切入，深入解析大模型“幻觉”现象——AI看似合理却事实错误的生成内容。系统梳理事实性、逻辑性、指令性等幻觉类型，分享知识库比对、逻辑自检、对抗测试、边界压力等实战检测方法，并提出分级修复策略与“降低频率、增强可识别性、关键场景防护”的治理思路，倡导以“可靠”而非“绝对正确”为目标的AI测试新范式。
【更新】量子遗传算法-遗传粒子群-混沌粒子群附Matlab代码
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🔥 内容介绍
在之前的研究中，我对遗传粒子群、混沌粒子群和基本粒子群算法进行了深入的对比分析。基本粒子群算法（PSO），灵感来源于鸟群觅食行为 ，通过粒子之间的协作与信息共享来寻找最优解。每个粒子代表解空间中的一个潜在解，它们在解空间中飞行，速度和位置受到自身历史最佳位置（pbest）和群体历
