HITL测试
驯服AI幻觉:通过人在循环(HITL)测试减轻AI应用中的幻觉
译者 | 晶颜审校 | 重楼引言人工智能展现出的“自信表达”,实则暗藏风险。 随着生成式人工智能解决方案在医疗、金融、法律、零售、教育等诸多领域广泛应用,自动化的强大吸引力令企业纷纷加速将大型语言模型整合至客户支持、医疗保健、法律及金融等应用场景之中。 然而,在此过程中,一个潜在的隐患——人工智能幻觉问题,正悄然潜伏于每一次指令交互背后。
6/13/2025 8:06:41 AM
晶颜
资讯热榜
标签云
AI
人工智能
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
谷歌
DeepSeek
AI绘画
大模型
机器人
数据
AI新词
Midjourney
开源
Meta
微软
智能
用户
GPT
学习
智能体
技术
Gemini
马斯克
英伟达
Anthropic
图像
AI创作
训练
LLM
论文
代码
算法
苹果
AI for Science
腾讯
Agent
Claude
芯片
Stable Diffusion
具身智能
蛋白质
xAI
开发者
生成式
人形机器人
神经网络
机器学习
3D
AI视频
RAG
大语言模型
Sora
研究
百度
生成
GPU
字节跳动
工具
华为
AGI
计算
大型语言模型
AI设计
搜索
生成式AI
视频生成
亚马逊
DeepMind
AI模型
特斯拉
场景
深度学习
Transformer
架构
MCP
Copilot
编程
视觉