大语言模型安全对齐难题

当前大语言模型（LLM）的工程化落地存在三大核心挑战：幻觉问题导致可信度低、推理成本高企、多模态对齐困难，幻觉问题在医疗、法律等高风险场景中引发37%的误判事故；推理成本占部署总预算的58%；而多模态系统在跨模态语义对齐上平均误差率达23.6%，突破路径在于：分层校验架构+稀疏推理优化+动态对齐机制，三大挑战深……