Hallucination & Grounding — Learning Bundle
Hallucination 与 Grounding（教学组合）
这组教学比较一种失败现象和降低风险的目标。Hallucination 是缺乏支持的模型输出；Grounding 则把主张关联到已提供、可检索或可验证的证据。这个组合本身不是单个标准质量指标。
另一个例子
研究助手不会编造发布日期，而且会把每项事实主张链接到来源。
主要部分
- 01用户意图与上下文
- 02模型或工具决策
- 03有依据的结果与降级路径
什么时候用
失败原因和改进方式要分开处理。重要主张应有明确证据，无法确认时要拒答，并提供引用和验证检查。
什么时候不要用
不要用看起来很有把握的文字代替证据。
代码里的名称
citations + abstention 上线前要检查
确认每个成员概念都有自己的名称与指南，并放在同一个场景中比较。用看得到的规则说明各成员何时适用、哪些组合合理。不可把整组说成单一正式模式，也不可说成能任意替换的做法。
预期结果：用 Hallucination 与 Grounding（教学组合） (Hallucination & Grounding — Learning Bundle) 比较其中不同的概念。说明各自边界，再判断哪些成员适用、哪些可以一起使用。 用户场景：研究助手不会编造发布日期，而且会把每项事实主张链接到来源。 要拆解的教学组合：Hallucination 与 Grounding（教学组合） (Hallucination & Grounding — Learning Bundle)。 正式成员指南：AI 幻觉 (AI Hallucination)、AI 证据关联 (AI Grounding) 这项比较的价值：失败原因和改进方式要分开处理。重要主张应有明确证据，无法确认时要拒答，并提供引用和验证检查。 不可把整组当成单一模式的情况：不要用看起来很有把握的文字代替证据。 比较要求：分别列出每个成员概念，说明各自的工作与边界。把所有成员放进同一个真实场景。指出哪些看得到的信号会决定采用、组合或排除每个成员。 决策质量：说明平台与证据的限制。指出哪些概念可以共存，也要标出错误类比、不安全替代，以及应改用其他概念的情况。 验收标准：读者能用一句话解释每个成员，在示例中看出差异，说明采用某个成员或合理组合的理由，并打开每个成员的正式指南。 证据与限制（证据边界）：这不是正式规范标准。不同来源使用的名称、范围和预期做法可能不同。 待确认：目标平台、决策场景、限制，以及采用、组合或排除成员所需的证据。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 Hallucination 与 Grounding（教学组合） (Hallucination & Grounding — Learning Bundle)。 定义：这组教学比较一种失败现象和降低风险的目标。Hallucination 是缺乏支持的模型输出；Grounding 则把主张关联到已提供、可检索或可验证的证据。这个组合本身不是单个标准质量指标。 生产环境检查：确认每个成员概念都有自己的名称与指南，并放在同一个场景中比较。用看得到的规则说明各成员何时适用、哪些组合合理。不可把整组说成单一正式模式，也不可说成能任意替换的做法。 修改程序前，先列出看到的证据、缺口、严重程度，以及最小且安全的修正。