无法证明，因为当今大模型的本质就是用神经网络做统计，计算各种特征，包括隐形特征的概率分布。这种高度复杂的，大量的，深度嵌

套的函数群，通过有限样本（数据集）来确定这些函数的参数（线性函数的系数（weights）和bias)，使得总体误差最小，然后用这个函数群来计算新样本的各种特征的概率分布。这么复杂的东西，不可能定量分析最后的误差。误差在应用中就以幻觉的具体形式出现。这是当今大模型不可解决的难题。

所有跟帖： 

• 看看热力学第二定律怎么证明的，非常奇妙 -波粒子3- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:08:39

• 计算机模仿神经元，模仿神经网络，是AI的基本操作，与概率统计无关。：） -蒋闻铭- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:16:28

• 从in/out角度来看，AI用这种嵌套函数计算的是样本空间(in)的一个概率分布函数（out) -方外居士- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:24:08

• 越说越玄，堆砌平常人听不懂的词句，是故弄玄虚，说了跟没说一样。 -蒋闻铭- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 15:19:36

• 看来你还是不懂。今天你们那过节，我就不多说了。不过你记住，任何需要数据采集分析的，必须有统计的参与。 -新手庚- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 16:29:43

• LLM的实质是自回归预测，这决定了其幻觉不可避免。 -十具- ♂ (0 bytes) () 11/27/2025 postreply 17:52:47