大模型回答错误如何纠正

大模型并非全知全能，面对“不会的题目”，其本质是概率预测的局限性、训练数据的边界以及逻辑推理的断层，作为从业者，大模型“不懂装懂”的幻觉问题，远比它直接回答“我不知道”要危险得多，解决这一问题的核心路径，不在于单纯扩大参数规模，而在于构建“外挂知识库”与“思维链验证”机制，将生成式AI转变为可溯源、可验证的决策……