导读

《DeepSeek与AI幻觉》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心与人工智能学院联合团队撰写的一份专业报告，系统探讨了AI大模型DeepSeek的幻觉现象及其多维影响。

该文档以学术与实践结合的方式，向普通人科普了AI幻觉是什么（一本正经地胡说八道），深入剖析AI幻觉的成因、评测方法及应对策略，并挖掘其潜在的创造力价值，为技术开发与用户应用提供了重要参考。

该报告既警示AI幻觉的风险（如信息污染、医疗误判），又倡导利用其创造力推动技术革新，为开发者与用户提供了平衡风险与价值的实用指南。

各章节内容主要如下：

1. 什么是AI幻觉

定义AI幻觉为模型生成与事实不符或逻辑断裂的内容，分为“事实性幻觉”（与现实不符）和“忠实性幻觉”（偏离用户意图），通过糖尿病与蜂蜜的案例直观说明其表现。

2. DeepSeek为什么会产生幻觉

从数据偏差、泛化困境、知识固化、意图误解四方面解析成因，结合金融案例（虚构商场推荐）与医疗案例（语音转录错误）揭示模型局限性。

3. AI幻觉评测

通过通用测试与事实性测试量化模型幻觉率（如DeepSeekV3事实性幻觉率达29.67%），并展示《水浒传》虚构事件、逻辑陷阱等评测案例，对比不同模型的性能差异。

4. 如何减缓AI幻觉

提出联网搜索、双AI验证、提示词工程三种用户应对策略，以及RAG框架、知识库集成等技术方案，结合《水浒传》问答案例说明交叉验证的有效性。

5. AI幻觉的创造力价值

展示幻觉在科学（蛋白质设计）、艺术（超现实游戏场景）、技术（自动驾驶优化）等领域的创新潜力，强调“理性与狂想共舞”的科研范式突破。

以下是文档的部分内容，全文38页：

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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