O que significa "Alucinações Intrínsecas"?

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Alucinações intrínsecas são erros que rolam dentro da compreensão que um modelo tem das informações. Isso significa que, quando um vídeo ou uma conversa tá sendo analisada, o modelo pode criar ou sugerir detalhes que não são verdadeiros ou que não batem com o que tá realmente acontecendo.

Por exemplo, se um vídeo mostra um cachorro brincando no parque, uma alucinação intrínseca pode acontecer se o modelo afirmar que o cachorro tá empinando uma pipa, que não aparece no vídeo de jeito nenhum.

Esses erros geralmente surgem de como o modelo processa as informações que foi treinado, e não de fontes externas. Esses vacilos podem confundir os usuários e dificultar a confiança no que o modelo diz.

Os pesquisadores tão focados em identificar esses tipos de alucinações pra melhorar como os modelos entendem e interagem com vídeos e conversas, buscando resultados mais claros e precisos.