这篇文章演示了如何使用 Amazon Bedrock Agents、Amazon Knowledge Bases 和 RAGAS 评估指标来构建自定义幻觉检测器并使用人机交互对其进行修复。代理工作流可以通过不同的幻觉补救技术扩展到自定义用例，并提供使用自定义操作检测和缓解幻觉的灵活性。
The Future of Anxiety Relief: Psychedelics Minus the Hallucinogenic Effects
开创性的研究表明，可以将迷幻药的治疗益处与其致幻作用区分开来。通过使用小鼠模型，科学家已经确定了处理这些药物抗焦虑特性的特定神经回路，这些特性不同于产生幻觉的神经回路。这一发现为利用迷幻原理开发更安全、非致幻疗法铺平了道路。 [...]
Avoiding Hallucinations: Using Confidence Scores to Trust Your LLM
在本综合指南中，了解导致 LLM 产生幻觉的原因、测量这些幻觉的方法以及克服幻觉的有效策略。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：使用 AI 避免碰撞的自动驾驶船：https://www.stuff.co.nz/nz-news/350423932/unmanned-vessel-makes-waves-science-minister 帮助研究文献和引用的 AI：https://dataconomy.com/2024/09/27/scite-ai-review-can-it-research-well/ 微软纠正生成性 AI 幻觉的方法：https://www.comput
4 月 2 日，世界卫生组织推出了一款名为 SARAH 的聊天机器人，以提高人们对如何健康饮食、戒烟等健康问题的认识。但和其他聊天机器人一样，SARAH 开始给出错误答案。这导致了很多网络喷子，最后，通常的免责声明：聊天机器人的答案可能不准确。这种编造事物的倾向被称为幻觉，是聊天机器人面临的最大障碍之一。为什么会发生这种情况？为什么我们不能解决它？让我们通过观察大型语言模型的工作原理来探索它们产生幻觉的原因。首先，编造东西正是 LLM 的设计目的。聊天机器人从大型语言模型中提取响应，而无需在数据库中查找信息或使用搜索引擎。大型语言模型包含数十亿个数字。它使用这些数字从头开始计算其响应，动态生成
VerifAI Project: Open Source Biomedical Question Answering with Verified Answers
基于 Qdrant 和 OpenSearch 索引构建 LLM（Mistral 7B）生物医学问答系统的经验，并采用幻觉检测方法去年 9 月（2023 年），在获得 Horizon Europe 的 NGI Search 资助计划的资助后，我们着手开发 VerifAI 项目。该项目的想法是创建一个基于经过审查的文档（因此我们使用了一个名为 PubMed 的生物医学期刊出版物库）的生物医学领域生成搜索引擎，并使用一个额外的模型来验证生成的答案，通过比较引用的文章和生成的声明。在生物医学等领域，以及一般科学领域，人们对幻觉的容忍度很低。虽然有些项目和产品（例如 Elicit 或 Perplex
AI hallucinations: The game-changer in modern warfare
已发布 29023 年 8 月 5 日 Taaza Khabar 新闻简介 将人工智能 (AI) 融入现代战争已引发范式转变。值得注意的是，人工智能幻觉——一种生成欺骗性图像或场景的复杂技术——已经发挥了重要作用。人工智能幻觉的概念植根于先进的机器学习算法，这些算法可以创建逼真但具有误导性的场景继续阅读“人工智能幻觉：现代战争的游戏规则改变者”
