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近年来，AI领域面临一个日益突出的问题——AI幻觉。OpenAI近期发表的一篇论文深入探讨了这一罕见但影响深远的现象。AI幻觉指的是模型在运行过程中自信地编造信息，使得真实与虚构难以区分。这种能力并非源于代码故障，而是模型本身存在的一种根本性缺陷。这种信息编造行为已成为阻碍人们完全信任AI的主要障碍。随着AI技术的广泛应用，如何识别、控制并减少AI幻觉的影响，成为当前研究的重要课题。

本文深入探讨了人工智能驱动的搜索工具所面临的关键问题，包括幻觉现象、事实编造、错误引用来源以及重复过时信息。这些问题主要源于当前AI模型广泛使用的Transformer架构。作者Albert Lie详细分析了Transformer架构在处理信息时导致幻觉的根本原因，并提出了一种创新性的解决方案——状态空间模型（SSM）。通过引入这一新方法，有望显著提升AI搜索的准确性和可靠性。文章进一步探讨了从Transformer向状态空间模型过渡对人工智能搜索技术未来发展的重要意义。