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在自然语言处理中，追求语言模型精度的过程中，创新的方法不断涌现，以缓解这些模型可能存在的固有不准确性。其中一个显著的挑战是模型倾向于产生“幻觉”或事实错误，因为它们依赖内部知识库。这一进展承诺提升LLMs在从自动化内容创建到复杂对话代理等应用中的效用，为语言模型可靠地反映人类知识的丰富性和准确性铺平了道路。...

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