第一步：模型在训练中学习模式
训练不是把所有网页逐字存成一个可搜索文档库，而是通过大量样本调整模型参数，让模型逐渐学会文字之间的关系、常见表达、概念联系和任务模式。
训练资料、数据质量、模型结构、计算资源和训练方法都会影响最终能力。模型也可能继承资料中的错误、偏见和时间限制。
第二步：模型根据上下文逐步生成
Token
模型处理文字时使用的基本单位，可能是一个字、词的一部分或标点，不一定等于自然语言中的完整词语。
上下文
当前对话、系统要求、你提供的资料和工具返回内容共同形成模型本轮可参考的信息范围。
概率生成
模型根据已经出现的内容判断下一步更合适的 Token，再不断重复，最终形成句子和段落。
模型参数
训练过程中形成的大量数值关系，承载模型学到的模式，但不是一张可以直接查看的事实清单。
因此，同一个问题换一种说法、增加不同资料或采用不同模型设置，回答可能变化。自然流畅说明语言模式匹配得好，不代表事实已经核实。
AI 幻觉为什么会出现？
“幻觉”通常指模型生成了看起来合理、实际却错误、虚构或无法证实的内容。常见原因包括：
- 问题缺少必要背景，模型只能根据常见模式补全。
- 训练资料中没有相关事实，或资料已经过时。
- 用户要求模型必须给出答案，模型倾向继续生成而不是停下。
- 涉及精确数字、引用、法律条文或冷门人物时，语言连贯性不足以保证真实性。
- 模型错误理解了你的任务或提供的资料。
降低幻觉的实用方法
提供原始资料；要求区分“已知事实、推断和不确定项”；让模型给出核对清单；重要结论回到官方文件、原始数据或专业人士处确认。
打开联网搜索后就一定正确吗？
不一定。联网搜索可以补充最新网页和来源，降低部分知识过时问题，但搜索结果本身可能不完整、质量不一，模型也可能错误概括网页。
DeepSeek 官方说明其联网搜索会从复杂问题中提取多个关键词并行搜索、读取网页；豆包相关联网问答也会搜索网页并展示引用等内容。对用户来说，最重要的不是看到“已联网”三个字，而是检查引用是否真的支持结论、日期是否匹配、来源是否权威。
| 场景 | 建议做法 |
|---|---|
| 稳定基础知识 | 优先查看教材、标准、论文或权威机构页面 |
| 最新政策与产品变化 | 开启联网搜索，并核对发布日期和官方原文 |
| 经营、合同、医疗等高风险问题 | 把 AI 当作资料整理工具，不把输出直接当结论 |
三道自测题
1. 模型生成流畅文字是否说明事实正确？
不说明。语言连贯性与事实准确性是两个不同问题。
2. 上下文包括什么？
包括当前对话、系统要求、用户资料以及可能调用的搜索或工具结果。
3. 联网搜索能完全消除幻觉吗？
不能。它可以补充资料，但仍需核对来源、日期和模型概括是否准确。
资料来源与核对说明
本页为入门解释，省略了模型结构和训练过程中的大量数学与工程细节。发布与核对：南阳芊洲人工智能科技有限公司，2026-07-14。