我今天其实做了一点工作 因为读论文太麻烦了，我让GPT帮我找 < 这种主题的论文~ > 但是如果没有的话，直接说没有不就行了吗？ 可是它总是给我创造一些不存在的标题，哈哈哈 而且还是我想要的感觉！！看起来很不错！！！！好像真的存在的!!!!! 这真的让我很烦，因为AI可能会错误地链接，所以我还得在Google Scholar或Sci Hub上搜索，如果找不到的话，如果真的有参考文献，我就得参考那个文献，或者检查论文的IF，如果太重叠的话，我就得考虑它可能会有什么身份，或者我得换个主题；；； 搜索一下？结果都是不存在的，都是骗人的!!!!! 越是这种时候，我越觉得 @Mira_Network 的AI幻觉减少技术真的很需要。 米拉网络采用基于共识的多模型验证，减少幻觉率，并通过区块链基础的验证层确保可靠性和透明度。 类似地，@AlloraNetwork 为了减少这种AI的“虚假信心”，正在开发基于zkML的分布式机器智能网络。 这个系统具有上下文感知 + 基于预测损失函数的评估结构，通过这种技术，AI们相互评估并进行自我改进（self-improving）。 通过AI验证AI的结构，旨在最小化错误信息或虚构回答（幻觉），这两者有着共同点，而这个方向正是我们现在面临的AI真正问题的解决之道。 这篇文章是在加密研究平台 @Surf_Copilot 上进行研究后撰写的。 这段视频是通过 @Everlyn_ai 制作的。 @auz2or @subijjjang @iinging747