大模型"幻觉问题"有望突破：新架构将事实准确率提升至98%

清华大学计算机系团队在国际顶级会议上提出一种名为"事实锚定舱"的LLM推理架构，通过在生成过程中引入结构化的知识图谱约束，显著降低大模型的幻觉问题。在严格的医疗问答测试基准上，该方案将事实准确率从88%提升至98%，幻觉率降低超过80%。更重要的是，该架构不依赖于特定模型，可作为一个"即插即用"的推理层叠加在现有开源模型上。团队表示，这项技术的商业化版本预计将在下半年通过企业级API对外提供服务。