核心观点 - 通过"猫猫"威胁可暂时改善AI编造参考文献的问题 但无法根本解决幻觉现象[1][2][5] - 测试显示DeepSeek在无干预情况下会生成虚假文献链接和标题 错误率显著[8][12][13][14] - 加入猫猫提示词后模型输出真实性部分提升 但仍存在真假混杂现象[19][20][21][22][24] - 行业普遍采用RAG和联网搜索作为降低幻觉的有效手段[31][32][33] AI幻觉现象分析 - 编造文献本质是大模型基于统计规律生成文本的固有缺陷[25][26] - 当前技术无法通过道德约束提示词完全消除幻觉[28][30] - 语言模型对语义的理解程度仍存在学术争议[27] 解决方案对比 - 传统提示词工程（如猫猫威胁）效果有限且不稳定[22][24] - RAG技术通过外部知识库校正输出准确性[31] - 主流模型已集成联网搜索功能（如Gemini DeepSeek）[32] - 专业AI搜索工具（如Perplexity）在资料质量上更具优势[33][34] 用户反馈数据 - 相关小红书帖子获4000+点赞和700+评论 反映科研群体共鸣[5] - 评论区证实类似方法对其他模型（如DeepSeek）的适用性[6][24]