Hallucination & Grounding — Learning Bundle
Alucinación y Fundamentación — Paquete de Aprendizaje
Este paquete de aprendizaje compara un fallo con una forma de reducirlo. La alucinación es una salida del modelo sin respaldo. El fundamento vincula las afirmaciones con evidencia que se da, encuentra o verifica. El paquete no es un estándar único de calidad.
Otro ejemplo
Un asistente de investigación no inventa una fecha de lanzamiento. Enlaza cada afirmación basada en hechos a una fuente.
Partes principales
- 01User intent and context
- 02Model or tool decision
- 03Grounded result and fallback
Úsalo cuando
Estudia el fallo y su solución por separado. Para reclamaciones importantes, requiere evidencia clara, rechazo cuando no se esté seguro, citas y verificaciones.
No lo uses cuando
Nunca uses palabras que suenen confiadas en lugar de evidencia.
Nombre usado en código
citations + abstention Antes de lanzarlo
Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely.
Outcome: Complete the task with Alucinación y Fundamentación — Paquete de Aprendizaje (Hallucination & Grounding — Learning Bundle). User context: Un asistente de investigación no inventa una fecha de lanzamiento. Enlaza cada afirmación basada en hechos a una fuente. Learning bundle to unpack: Alucinación y Fundamentación — Paquete de Aprendizaje (Hallucination & Grounding — Learning Bundle). Canonical members: Alucinación de IA (AI Hallucination), Fundamentación de IA (AI Grounding) Why this comparison helps: Estudia el fallo y su solución por separado. Para reclamaciones importantes, requiere evidencia clara, rechazo cuando no se esté seguro, citas y verificaciones. Do not treat the bundle as one pattern when: Nunca uses palabras que suenen confiadas en lugar de evidencia. Comparison requirements: Name every member concept on its own. Explain its job and limits. Show every member in the same real situation. Give a visible sign for when to use, combine, or leave out each member. Decision quality: Keep platform and evidence limits clear. Show which members can work together. Point out false matches, unsafe swaps, and cases that need another concept. Acceptance criteria: A reader can explain each member in one sentence and tell them apart in the example. They can defend the chosen member or valid group and open every canonical guide. Evidence and limits (evidence boundary): Esto no es un estándar normativo. Su nombre, límites y comportamiento esperado pueden cambiar de una fuente a otra. Unknowns to confirm: Target platform, decision setting, limits, and evidence needed to use, combine, or leave out members.
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Review how Alucinación y Fundamentación — Paquete de Aprendizaje (Hallucination & Grounding — Learning Bundle) is used now. Definition: Este paquete de aprendizaje compara un fallo con una forma de reducirlo. La alucinación es una salida del modelo sin respaldo. El fundamento vincula las afirmaciones con evidencia que se da, encuentra o verifica. El paquete no es un estándar único de calidad. Release checks: Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.