我減少模型幻覺的五個技巧： 1. 在收集資訊時，要求 AI 標記來源 - 並將數據收集與得出結論分開 2. 每當 AI 做出結論時，詢問它是否基於歷史數據、統計推斷或純語言推理 3. 至少使用兩個 AI 模型來交叉檢查結果 - 我最近讀到有關 LLM 委員會設置的文章，模型之間進行辯論以獲得更好的答案（這個想法真的很有趣 - 我仍然需要自己測試） 4. 要求提供立場兩端的論據，然後決定你在光譜上的立場 5. 問 AI：假設你剛才所說的是錯的 - 那麼最有可能錯在哪裡？ AI 是強大的 - 但你的判斷仍然是最終模型。