大模型幻觉全无图神经网络成破解核心精准预测因果消除幻觉
日前，人工智能初创企业Alembic竟揭示了一项突破性进展，他们研发的新型AI系统成功地根除了大模型产生的“幻觉”问题。这标志着长久以来困扰人们的LLM虚假信息生成现象，已得到有效解决，彻底打破了原有的困境。
Tomás Puig，身为联创兼首席执行官，在与Venture Beat的独家对话中分享了这一重大进展的秘密，即人工智能现在能够洞察企业海量数据中的时间演变因果关系，而不仅仅局限于发现相关性。
他进一步指出，我们已经确保了生成式AI在很大程度上避免了产生误导性的信息。它能够进行确定性地输出，也能涉及因果关系的讨论，始终提供可靠的回应。
"幻觉"问题长期以来一直是企业在实施聊天机器人和虚拟助手等人工智能系统时所面临的重大挑战。
尽管之前的AI模型能够生成看似真实的文本，但它们往往会出现错误或产生无逻辑的内容，这种现象被称为“幻觉”，这使得它们在重要业务应用中的实际部署充满了不确定性。
为了解除这种误解，Alembic 通过先进的技术确保了人工智能的安全性和可靠性，使得企业能够轻松获取并利用数据进行分析、预测和决策支持等各类服务。
根据企业提供的图表，Alembic AI 系统具备从多种不同来源汲取数据的能力。
处理"观测性与分类器"模块以及几何数据构件，随后将所得输出输入到因果图神经网络（GNN）中，以生成决定性的预测和策略指导。
为了实现这一目标，Alembic 不仅构建了高级的超级计算机设施，而且还创新性地研发了数字技术，能够将企业数据转化为具有时间感知能力的图神经网络。
Puig 指出，每次我们观察到这样的连锁效应或杠杆作用，我们就能洞察企业的所有基本构成要素。
这些仿佛是微型的神经元，我们将它们融入到庞大的图神经网络之中。
这是一个具备因果理解和时间感知能力的图神经网络。
Alembic 的创新关键在于一种独特的图神经网络架构。
它作为一个因果推断的引擎，从数据中汲取信息，构建出一个错综复杂的节点和连接网络，揭示出事件和数据点在时间演变中的相互关系。
Puig 向 VentureBeat 表示：“这几乎就像是企业的三维展现。试想一下，你能洞察每一个客户与企业各部门之间的所有互动，以及这些互动如何在整个组织中串联起来驱动最终的结果。”
重要的是，AlembiAI 不仅仅能够发掘数据中的模式和关联性，它还能辨识出真正驱动业务成效的因果关系。
通过探究过去事件的成因，我们能够准确预见未来行为的影响，并能针对性地提出实现期望目标的最优策略。
Alembic 的技术演示视频详细呈现了如何剖析繁琐的数据，并据此提炼出具体的战略指导。
实际上，Alembic不仅在技术创新上实现了显著的突破，而且在市场化应用的道路上也取得了重要的进展。
Alembic 公司引发了极大的关注，它已与多家世界500强企业进行了深入的私密交流，并且获得了Nvidia公司的权威博士专家以及一些身份未公开的重要大客户的高度赞誉。
当我们在Forrester和Gartner面前展示时，他们的反应几乎可以用震惊来形容。我从未经历过这样的时刻，直到现在，他们已经要求我寻找26位分析师，涵盖IT领域以及MarComms领域。
据IDC的报告显示，预计到2024年，对人工智能技术的投资将超过5000亿美元。
凭借初期客户展现出的强烈兴趣和Gartner、Forrester等权威市场分析机构的肯定，Alembic似乎已具备冲击繁盛的企业人工智能领域的实力。
然而，该公司仍需应对一项重大任务，那就是展示其最终技术能在大规模应用中超越初期试水，为大型企业确保更精确的成果。
在人工智能领域的激烈角逐中，Alembic 提出的“无幻觉”策略很可能成为一个重要的差异化优势，但也可能成为一个鲜明的案例，揭示出研究成果与实际应用效果之间的鸿沟。
参考资料：
本文来自微信公众号：新智元 （ID：AI_era）
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