大模型的核心任务不是辨别真假、检索事实，而是根据上文，算出语境里概率最高的下一个字词，本质是语言接龙机器，不是百科数据库。

它不会像人一样调取一条标准答案核对对错，只会模仿全网文本的语序、句式、行文习惯。

通顺流畅＞内容属实，一旦两者冲突，AI永远优先保证句子读起来合理，哪怕内容完全编造。

比如你问冷门论文、小众人名、具体年份数据，它搜不到确定信息，就会自动拼凑一段格式工整、语气笃定的文字补齐答案。

训练时AI是照着标准答案续写；但实际回答时，它用自己上一句生成的内容当作下文依据，也就是暴露偏差。

只要开头某一个词、一个数据错了，后续所有内容都会顺着错误上下文继续延伸，越编越具体，错误层层叠加，整篇回答看起来逻辑闭环，实则完全脱离事实。