2025年DeepSeek与AI幻觉研究报告.PDF

这份由清华大学团队发布的《2025年DeepSeek与AI幻觉研究报告》系统探讨了大模型生成不实信息（即“AI幻觉”）的成因、评测与应对策略。 报告指出，AI幻觉分为“事实性幻觉”（与客观事实不符）和“忠实性幻觉”（偏离用户意图）两类，其成因包括数据偏差、泛化困境等。评测显示，在事实性测试中，DeepSeek-V3幻觉率达29.67%，但引入思维链推理的DeepSeek-R1降至22.33%，反映推理能力与幻觉率存在双向影响：推理可减少逻辑错误，但也可能因“过度外推”虚构细节。 为应对幻觉，报告建议用户采用联网搜索、双AI交叉验证及提示词工程（如时间锚定、反幻觉检测）。报告同时强调，AI幻觉在蛋白质设计、游戏创意等领域具有创造力价值，可成为“理性与狂想交界处”的创新源泉。