你问它某本书的作者，它答得斩钉截铁，一查，根本没这本书。
你让它给几个行业数据，它列了五条，格式漂亮，来源全是编的。
这个毛病有个正经名字：幻觉。这不是偶发的 bug，是它的工作原理决定的。
幻觉从哪来：它在「接话」，不在「查证」
再复习一遍它的本职：猜下一个词最可能是什么。
它读到"《XXX》这本书的作者是___"，就会按语料里的常见模式，接一个听起来合理的名字。它并不知道这本书存不存在，只知道这样接最顺。
所以幻觉的典型特征很统一：格式完美，细节乱编。书名、人名、日期、数字、法条编号、论文标题——越是具体的细节，越容易编。
哪些问题最容易踩坑
按风险排一下：
一，具体数字和统计。"2025 年国内 AI 市场规模多少"，它给的数字八成是拼的。 二，冷门事实。小众人物、地方政策、特定产品参数。 三，引用出处。论文、法条、链接、书名——它最爱在这里编。 四，时效信息。今天天气、最新价格、谁刚发布了什么。
反过来，它不太容易在这类问题上翻车：解释概念、改写文字、给思路、写代码框架、做头脑风暴。这些不需要"事实准确"，只需要"说得通"。
三个立刻能用的防瞎编习惯
第一个，给它材料，别让它凭记忆答。要它总结报告，就把报告贴进去；要它答公司制度，就把制度发过去。有材料在手，它编的空间就没了。
第二个，让它说"不确定"。加一句："不确定的地方直接说不确定，不要编。"实测这句话能压掉相当一部分硬编。
第三个，关键信息必须自己核。数字、法条、引用、链接——只要这篇文章要发出去、要给客户看，就自己查一遍。它给你的从来是"草稿"，不是"定稿"。
一个进阶技巧：让它自己挑错
让它先答，再追一句："你上面这段里，哪些是你不确定或者可能编的？逐条标出来。"
它常常能自己揪出几条。这不是因为它有自知之明，而是这个追问把它拉回了"审视"的模式。管用，值得试。
还有个词叫「知识截止日期」
它的知识停在训练结束那天。之后发生的事，它不知道。
所以问它新闻、政策、行情，先看它的截止日期。很多产品现在接了联网搜索，就是为了补这个洞——但搜来的内容它照样可能读错、拼错，还是得核。
一句话带走
幻觉不是它坏，是它「按概率接话」的必然副产品。
格式越完美、细节越具体，越要警惕。
给它材料、让它认怂、关键信息自己核——这三招够用。
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