編者按： 為什麼大語言模型總是“一本正經地胡説八道”？它們是在故意欺騙，還是被訓練機制“逼”成了這樣？ 我們今天為大家帶來的這篇文章指出：幻覺並非模型的故障，而是當前訓練與評估機制下的一種理性選擇 —— 當模型因進行猜測獲得獎勵、因坦白“我不知道”而被懲罰時，編造答案就成了最優策略。 文章系統剖析了幻覺的三大根源：預訓練階段以統計預測替代事實判斷、後訓練
編者按： 推理模型的“推理能力”飛躍，究竟是模型本身的進步，還是工程編排的巧妙包裝？ 我們今天為大家帶來的這篇文章提出了一個尖鋭的觀點：所謂“推理模型”的突破，本質上並非模型智能的根本性提升，而是通過工具調用與流程編排對模型能力停滯所做的工程性補償。 文章深入剖析了 GPT-5 等最新模型在執行任務時嚴重依賴 Python 沙箱、API 調用等外部工具的
編者按： 當AI編程智能體宣稱能自動化一切時，我們是否在工具與概念的叢林中迷失了方向，反而忘記了如何最簡單、直接地解決問題？ 本文的核心主張尖鋭而明確：與其追逐繁雜的“智能體套件”、子智能體（Subagents）、RAG 等概念，不如迴歸本質 —— 選擇一個強大且高效的模型，像與一位靠譜的工程師同事那樣，通過簡潔的對話和直覺性的協作來直接解決問題。作者直言不諱地
