释放人工智能潜力：深入探讨LLM的知识内化

这篇文章为解决人工智能“幻觉”这一常见问题提供了引人入胜的视角。它强调了超越表面解释的重要性，主张通过知识内化来真正释放大语言模型（LLM）的潜力。对RAG局限性的分析尤其具有洞察力。

• •文章指出，当前AI的“幻觉”并非错误，而是结构性缺陷。
• •它指出了RAG的局限性，强调它并未解决知识内化的核心问题。
• •解决幻觉的核心方案是开发能够真正理解并内化知识的人工智能。