大模型专业化应用的可靠性挑战 - 当前大模型技术SOTA水平达到80%-90%，但可靠性仍显著低于医疗、工业、金融等专业场景要求 [1] - 幻觉问题被强调为智力的必然代价，完全消除幻觉会导致大模型退化为机械检索工具 [1][4] - 可靠性突破方向在于构建工程化保障框架而非消灭智力特征 [1][4] 蚂蚁密算HOP技术框架 - 蚂蚁集团开源高阶程序（HOP）大模型可信应用技术框架 [2] - HOP框架通过程序表达、场景知识嵌入和闭环核验反馈机制转化大模型输出为可信生产力 [2] - 该框架已在金融风控、医疗计费场景验证效果，采用工程化思维融合专家经验与多重核验 [2] 金融风控领域应用案例 - 传统金融风控高度依赖人工导致流程冗长、响应缓慢且易受主观影响 [3] - HOP技术将SOP转化为可执行流程代码，实现风控全链路智能化编排与自动化执行 [3] - 相比传统建模，大模型+HOP能在保持高精度同时缩短建模周期并减少重复性工作 [3] 行业AI应用架构类比 - 大模型被类比为新能源车的电机系统（通用智力引擎） [4] - 高阶程序承担电控系统角色，数据相当于电池部分 [4] - 未来行业AI应用核心由数据、智能模型和高阶程序三大要素构成 [4] 对幻觉的重新认知 - 模型幻觉被视为人工智能系统智能水平发展到一定高度的产物 [4] - 人类智能中非逻辑性跳跃思维（类似幻觉）曾推动文明进步（如元素周期表发现） [4] - 产业端应避免将智能化与工程化对立，需采用智能化叠加工程化的解决方案 [4]