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如何防止开源模型产生的事实性错误影响研究结论？

2025-08-23

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事实准确性保障方案

DeepResearch采用四层校验机制防范模型幻觉：

1. 源头验证

设置cross_verify=3要求每个论点至少：
- 2篇同行评审论文支持
- 1个权威媒体报导
自动排除：
- 匿名论坛内容
- 低Alexa排名网站

2. 时间线校验

动态生成时间轴（修改timeline.py）：
- 标记观点演进关键节点
- 检测过时理论（对比最新arXiv论文）
- 突显学科里程碑事件

3. 矛盾检测

启用--debate_mode参数：
- 自动生成反方观点
- 计算正反证据比例
- 标注学界争议焦点

4. 人工复核接口

通过api/review提供：
- 重点段落溯源功能（点击引用跳转原始网页）
- 可信度评分系统（0-5星评级）
- 专家标注工具（需配置reviewer=yes）

建议同时部署WikiChat作为辅助验证工具

本答案来源于文章《DeepResearch：完全开源的自动化深度研究的AI助手》

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