前 DeepMind 研究员用 AlphaGo 思路治理 AI 幻觉
前 DeepMind 研究员 Thore Graepel 创立 Metis Reasoning，在英伟达柏林 GTC 上提出用 AlphaGo 的「预测网络 + 系统搜索」框架改造大模型推理。其论文方案核心是「显式知识账本」：记录已知内容、置信度和未解问题，由独立模块用计算、形式化证明或实证证据校验新条目，假设失效时重新评估所有依赖它的结论。系统把提问、实验、质疑假设都当作「落子」，优先选最能降低不确定性的动作，最终给出答案或有依据的弃答。Metis 称该方案能减少幻觉、提供带引用的解释，并支持不重训就修改或删除知…
推荐理由想了解幻觉治理另一条技术路线的人可看：把 AlphaGo 的搜索与验证机制搬到通用推理，附论文思路。