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大语言模型无法可靠地区分信念、知识与事实

作者:赵路 来源:中国科学报 https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2025/11/554528.shtm 一项研究发现,大语言模型(LLM)可能无法可靠识别用户的错误信念。这些发现凸显了在高风险决策领域,如医学、法律和科学等,需要谨慎使用LLM给出的结果,特别是当信念或观点与事实相悖时。研究人员在11月4日的《自然-机器智能》报告了这项成果。 人工智能,尤其是LLM正在成为高风险领域日益普及的工具。如今,使其具备区分个人信念和事实知识的能力变得十分重要。例如对精神科医生而言,了解患者的错误信念对诊断和治疗是十分重要的。如果缺乏这种能力,LLM有可能会支持错误的决策、加剧虚假信息的传播。 在这项研究中,美国斯坦福大学的James Zou和同事分析了包括DeepSeek和GPT-4o在内的24种LLM,在13000个问题中如何回应事实和个人信念。 当要求它们验证事实性数据的真假时,较新的LLM平均准确率分别为91.1%或91.5%,较老的模型平均准确率分别为84.8%或71.5%。当要求模型回应第一人称信念,即“我相信……”时,研究人员观察到,LLM相较...

华为 UCM 推理记忆管理技术正式开源

近日,华为针对AI推理加速的关键技术——UCM(Unified Cache Manager)推理记忆数据管理正式宣布开源。 UCM以KV Cache多级缓存和推理记忆管理为中心,通过推理框架、算力、存储的三层协同,破解长序列推理效率低、成本高的难题,为企业提供更优的AI推理体验。 UCM融合了多类型缓存加速算法工具,可分级管理在推理过程中产生的KV Cache记忆数据。 UCM架构包含多个协同工作的关键功能模块,具体如下: UCM稀疏化模块 (UcmSparseBase):兼容多种稀疏算法的统一基类,负责稀疏KV Cache Block的卸载、加载与计算,实现“零感知”插拔式稀疏化。在不影响整体推理流程的前提下,能够灵活适配不同稀疏算法以提升推理效率。 稀疏化KV管理器 (SparseKVManager):面向算法级定制的KV Cache Block分配总控器,各稀疏算法以多态子类形式将自身分配逻辑注入框架,实现不同稀疏算法策略与推理引擎解耦,满足差异化推理场景需求。 KV Cache存储组件 (UcmKVStoreBase):负责提供与外部存储通信的通用接口。该组件支持稀疏算法与存储...

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