AI“幻觉”指模型生成看似合理但与事实不符内容的现象。其核心成因是大语言模型基于统计规律和模式预测生成文本，而非真实世界知识的精确存储与推理。与人类说谎不同，AI无主观意图，而是因训练数据偏差、上下文理解不足或生成时过度追求流畅性导致信息失真。
例如，在学术写作辅助场景中，AI可能虚构不存在的论文引用；在客服问答中，面对超出训练范围的问题，可能编造产品功能描述。常见于ChatGPT、Claude等通用大模型，尤其在处理冷僻知识或复杂推理任务时更易发生。
优势层面，幻觉一定程度体现了模型的创造性，但严重影响可靠性，限制其在医疗、法律等高敏感领域的应用。未来需通过增强事实核查机制、优化训练数据质量及改进模型推理逻辑来缓解。当前行业正探索检索增强生成（RAG）等技术，平衡模型创造力与事实准确性。
记录并分享排查经验是指系统整理问题排查过程中的关键步骤、解决方案及经验教训，并通过合适渠道传递给团队或他人的过程。其核心是将隐性知识转化为显性知识，区别于简单的问题记录，更强调逻辑梳理、可复用性和知识传递价值，通常包括问题描述、排查步骤、根因分析、解决方案和预防措施等要素。 在软件开发领域，工程师常使用知识库工具（如Confluence、Notion）撰写排查文档，包含复现步骤、日志关键信息、工
大模型搜索是指基于大型语言模型（LLM）的新一代搜索方式，它通过理解用户自然语言查询的深层语义，直接生成整合式答案，而非传统搜索的链接列表。与传统搜索引擎依赖关键词匹配不同，它能处理复杂问题、多轮对话和上下文理解，提供更连贯、个性化的结果。 在实践中，微软New Bing集成GPT模型后，支持用户以聊天形式提问并获取总结性回答；百度文心一言搜索则针对中文场景优化，能解析长句意图并生成结构化内容。
数据冲突指不同来源或分析方法得出的信息不一致的情况，判断需结合数据质量、场景需求和逻辑验证。与单纯选数据不同，需先评估数据可靠性，如样本大小、采集方法，再明确判断目标，区分主次矛盾。 例如电商平台，销量预测模型与库存数据冲突时，先检查模型参数是否过时，再结合促销活动等外部因素；医疗诊断中，影像结果与病理报告矛盾，需结合患者病史和进一步检查。 优势是提升决策准确性，避免单一数据误导；但过度分析可