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告別AI“幻覺”？Vectara推出守護代理，聲稱能精準“糾錯”

人工智能（AI）在企業中的應用日益廣泛，但其固有的“幻覺”風險——即生成不真實或無根據的信息——一直是阻礙大規模部署的關鍵挑戰。儘管行業內涌現了衆多旨在減少幻覺的技術和方法，如檢索增強生成(RAG)、數據質量提升、護欄機制以及推理驗證等，但效果往往有限。近日，一家名爲Vectara的公司推出了一種全新的解決方案:“Vectara 幻覺矯正器”，旨在通過監護代理自動識別、解釋和糾正AI產生的幻覺，爲企業級AI應用帶來新的希望。Vectara 最初是 RAG 技術的早期倡導者。RAG 通過從

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AI大語言模型幻覺排行榜：Gemini 2.0 Flash幻覺最低

近日，Vectara 發佈了一份名爲 “幻覺排行榜” 的報告，比較了不同大型語言模型（LLM）在總結短文檔時產生幻覺的表現。這份排行榜利用了 Vectara 的 Hughes 幻覺評估模型(HHEM-2.1)，該模型定期更新，旨在評估這些模型在摘要中引入虛假信息的頻率。根據最新數據，報告指出了一系列流行模型的幻覺率、事實一致性率、應答率以及平均摘要長度等關鍵指標。在最新的排行榜中，谷歌的 Gemini2.0系列表現出色，尤其是 Gemini-2.0-Flash-001，以0.7% 的低幻覺率位居榜首，顯示出其在處理文檔時幾乎沒有引

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DeepSeek-R1 模型幻覺問題嚴重，推理能力與準確性面臨挑戰

近日，Vectara 的機器學習團隊對 DeepSeek 系列的兩款模型進行了深入的幻覺測試，結果顯示，DeepSeek-R1的幻覺率高達14.3%，顯著高於其前身 DeepSeek-V3的3.9%。這表明，在增強推理的過程中，DeepSeek-R1產生了更多不準確或與原始信息不一致的內容。該結果引發了對推理增強大語言模型（LLM）產生幻覺率的廣泛討論。圖源備註:圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney研究團隊指出，推理增強模型可能會比普通的大語言模型更容易產生幻覺。這一現象在 DeepSeek 系列與其他推理增強模型的比較中表現得尤

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Hebbia 獲得 1.3 億美元融資，打造 AI 知識檢索平臺

Hebbia, 一家紐約總部公司, 獲得 1.3 億美元 B 輪融資, 投資方包括 Andreessen Horowitz、Index Ventures、Peter Thiel 及谷歌風險部門。公司以構建 LLM 本地化生產力界面爲核心，簡化數據建模流程，已與金融服務行業大型公司合作，並計劃擴展更多企業使用。區別於一般基於 LLM 的聊天機器人，Hebbia 的 Matrix 產品能洞察複雜問題，並分析大量文檔信息，提供結構化輸出及清晰的數據追蹤，助力企業決策。矩陣通過分解複雜查詢，並利用無限上下文窗口高效處理各種數據源，尤其是在無法適應現有數據展示大小或尋求複雜信息面試時。對於企業來說，這是一個有效工具，旨在在大型信息中發現價值，並作爲內部知識管理的關鍵部分。 Hebbia 平臺致力於管理數百萬直至數十億文檔所需的信息，並結合引用來證明其分析過程的每一步。通過最近的融資，Hebbia 將繼續強化其技術，並吸引更多大型企業採納其平臺，以簡化知識檢索。競爭激烈的市場中，類似 Glean 及 Vectara 等公司也發展自動化 AI 知識檢索服務，旨在提供類似的專業知識獲取工具。總之，Hebbia 在 LLM 本地化環境下的人工智能解決方案，凸顯其在提供全面、高效數據分析與知識管理方法上的潛力與優勢。

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