無法證明，因為當今大模型的本質就是用神經網絡做統計，計算各種特征，包括隱形特征的概率分布。這種高度複雜的，大量的，深度嵌

套的函數群，通過有限樣本（數據集）來確定這些函數的參數（線性函數的係數（weights）和bias)，使得總體誤差最小，然後用這個函數群來計算新樣本的各種特征的概率分布。這麽複雜的東西，不可能定量分析最後的誤差。誤差在應用中就以幻覺的具體形式出現。這是當今大模型不可解決的難題。

所有跟帖： 

• 看看熱力學第二定律怎麽證明的，非常奇妙 -波粒子3- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:08:39

• 計算機模仿神經元，模仿神經網絡，是AI的基本操作，與概率統計無關。：） -蔣聞銘- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:16:28

• 從in/out角度來看，AI用這種嵌套函數計算的是樣本空間(in)的一個概率分布函數（out) -方外居士- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:24:08

• 越說越玄，堆砌平常人聽不懂的詞句，是故弄玄虛，說了跟沒說一樣。 -蔣聞銘- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:19:36

• 看來你還是不懂。今天你們那過節，我就不多說了。不過你記住，任何需要數據采集分析的，必須有統計的參與。 -新手庚- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 16:29:43

• +1，有數據就有統計 -manyworlds- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 21:45:06

• LLM的實質是自回歸預測，這決定了其幻覺不可避免。 -十具- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 17:52:47