其次
，购买渠道的不同也会对房卡的价格产生影响。目前，玩家可以通过多种方式购买青龙大厅的房卡 ，包括游戏内商城
、微信游戏中心、第三方平台等 。其中
，游戏内商城和微信游戏中心通常是官方渠道，价格相对稳定 ，但可能缺乏灵活性
。而第三方平台则可能提供更为丰富的房卡种类和更优惠的价格
，但需要注意的是，选择第三方平台时一定要确保其信誉和安全性 ，以避免遭遇欺诈或虚假宣传。

再者
，游戏平台是否正在进行促销活动也是影响房卡价格的重要因素 。在特定的时间段内，游戏平台可能会推出各种促销活动 ，如限时折扣 、满减优惠等，这些活动通常会降低房卡的单价
，为玩家提供更多的实惠。因此，如果玩家能够密切关注游戏平台的促销活动 ，那么在合适的时间点购买房卡
，无疑可以获得更多的优惠
。

当然，除了以上几点外 ，房卡的具体价格还会受到游戏平台运营成本
、市场竞争状况等因素的影响。这些因素虽然不易被玩家直接观察到
，但它们确实在无形中影响着房卡的价格 。

综上所述，“金花链接房卡 ”这一问题并没有一个固定的答案
。它受到购买数量、购买渠道 、促销活动以及游戏平台运营成本等多种因素的影响。因此 ，对于玩家而言
，要想获得最优惠的房卡价格，就需要综合考虑以上因素 ，做出明智的购买决策 。
【央视新闻客户端】

最近
，Deepseek等人工智能大模型异常红火，“包罗万象
”“无所不能”等特点 ，让越来越多的网友将它们作为生活帮手
。那么，如果看到一条难辨真伪的网络传言
，请大模型帮忙判断真伪，结果会是什么呢？

最近 ，解放日报·上海辟谣平台记者尝试在求证辟谣中使用人工智能大模型
，却发现按照现有的技术能力，大模型辟谣能力有限 ，“造谣 ”却信手拈来。

大模型坦言“我推测的
”

“112岁的老中医临终馈赠”的帖子近期曾登上热搜榜
，但很多网友对“老中医 ”的身份，以及帖子介绍的养生之道产生怀疑 。那么 ，大模型能否帮助人们求证呢？

记者向多个大模型询问“是否有112岁的老中医
”
，大模型给出了某地有符合条件的老中医的结果
。人工核查发现，大模型的结论没有错。但在调查这名老中医是否说过帖子里的话时 ，大模型开始“捣糨糊”：一开始
，大模型表示老中医说过帖子里的话，可当记者要求大模型提供准确出处时 ，大模型仅表示老中医所在地的官方媒体进行过报道；记者追问官方媒体的报道链接或原文，大模型只是回复“可能有 ” 。然而
，进一步的人工核查发现，对应媒体根本没有报道过与帖子相似或相关的内容
。

当记者要求大模型提供官方媒体的报道原文或链接时 ，大模型的答复充满了“可能
”“或许”“无法确定 ”

在求证“食物相克的说法是否准确”这一线索时
，大模型更是信口开河。记者要求大模型提供的答案来自权威专家
、权威机构或官方媒体，大模型的回答中空出了专家位置 ，又表示部分结论来自“中国营养学会
” 。但面对“中国营养学会对这个问题的说明原文在哪里”等追问
，大模型表示无法直接找到，并建议记者人工检索。不过 ，人工检索也没有对应的内容
。

大模型的答复里模糊掉了专家姓名
，并杜撰称“中国营养学会 ”曾分析过相关话题

还有，记者在调查保温杯爆炸的原因时 ，要求大模型提供真实案例
，并明确要求案例来自官方媒体报道。大模型提供了4个案例，但两个案例无法提供报道链接 ，并在记者追问中承认有些案例是社交平台的“口口相传
” 。

大模型给出的“真实案例”

被要求提供真实案例的报道链接后，大模型承认有两个案例无法提供

大模型将无法求证的案例归咎于“社交平台、邻里口口相传 ”

面对那么多的“可能
”“或许”“不确定 ”
，还能相信大模型给出的结果吗？

事实上，在每次尝试中 ，记者都对大模型提供的参考信息及链接进行了人工查证
，发现大模型在回答很多问题时，参考的信息不一定来自官方机构或权威媒体 ，而是互联网上的各种信息
，包括那些存在明显差错的“自媒体说
”
。

既然参考资料都不准确，又怎么能保证给出的结果准确呢？事实上 ，大模型给出的答案虽然言之凿凿
，很多都经不起追问，最终误导了用户。

大模型会为什么“造假”？

客观地说 ，大模型没有造假或造谣的“主观意愿 ” 。造成大模型“一本正经胡说八道
”的真正原因是“AI幻觉”——简而言之
，就是大模型想尽办法完成用户交办的任务，但在能力不足时 ，只能基于自己的“知识面 ”，推测出了相关结果；可惜
，结果是错的
。

那么，大模型为什么会能力不足呢？一个是数据库有局限 ，另一个是技术有缺陷。

最近
，谣言“每20个80后就有1人去世”就被认为是大模型造假的结果 。经人工溯源，这条假消息大概率出自某大模型的某次回答——不过 ，大模型不是故意造谣
，而是基于其尚未更新且有限的数据推论出了这一结论
。至于“推论
”的过程，由大模型“算法”决定；算法的局缺陷导致大模型未能判断数据准确或逻辑正误 ，从而给出错误回答。此后
，引用结果的用户未经核实就通过社交平台传播相关结论，导致谣言扩散 。

归根结底 ，大模型不一定故意造谣
，但受制于现有的发展水平，极有可能产生谣言
。

其实 ，对于自身缺陷，各个大模型很有“自知之明 ”。

比如
，DeepSeek在回答记者“为什么你的回答有时不准确
”时承认自己存在“训练数据有局限性”“技术原理的固有缺陷 ”等问题 。

DeepSeek的分析

它表示，互联网数据包含错误信息 、偏见
、过时内容 ，模型会无差别学习这些内容；训练数据截止于某个时间点
，无法实时更新，加上大模型基于概率、而非逻辑推理或事实核查生成文本 ，所以会出现错误。

基于以上现状
，Deepseek总结说：“大模型的‘不准确’……将逐步改善，但短期内仍需用户保持批判性思维 ，合理使用其能力
。
”

DeepSeek的总结和建议

减少误导有诀窍

一个又一个的AI幻觉案例已经向人们证明
，鉴于大模型目前的水平，还不能完全信赖它。但对普通用户来说 ，恐怕很难发现“一本正经胡说八道”中的漏洞 。那么
，有什么办法能尽量减少被大模型误导呢？

在业内人士看来，“怎么问 ”很重要
。

AI工具研究者田威给出几条操作性很强的建议。首先 ，优化提问方式，“与 AI 交流需要明确和具体
，避免模糊或开放性的问题，提问越具体 、清晰 ，AI 的回答越准确 。同时
，我们在提问的时候要提供足够多的上下文或背景信息，这样也可以减少AI胡乱推测的可能性
。
”

他举例 ，在提问时可以设定边界
，包括要求大模型在指定的资料范围中回答，如把“介绍 ChatGPT的发展历程”这个问题限定为“请仅基于OpenAI官方2022-2023年的公开文档 ，介绍ChatGPT的发展历程 ”；或者要求大模型对回答中的推断内容进行标注
，如“分析特斯拉2025年的市场份额，对于非官方数据或预测性内容 ，请标注[推测内容]
”。

其次
，要求大模型分批输出结果 。大模型根据概率生成内容，意味着单性生成的内容越多 ，出现AI幻觉的概率越大
。用户如果要大模型生成一篇长文章，可以要求它列提纲后分段输出
，逐段审核。这样更容易把控生成内容的质量 。

最后，要求不同大模型回答同一个问题 ，实现交叉验证
。通过比对不同大模型的答案
，有助于获得更全面的认识。

此外，就记者求证网络信息的“实战”经验看 ，“追问 ”也是避免被大模型回答误导的有效方式 。例如
，当大模型援引了“专业人士”“专业机构
”“文献资料”时，可以“追问 ”大模型提供对应的证明材料 ，包括链接、原文
、视频等
，通过查看相关材料，判断大模型的回答到底是“有理有据
”还是“胡编乱造”。从实践看 ，“一本正经的胡说八道 ”往往在追问“请提供原文链接
”时就会露馅
。