吾少时伐薪贸纸笔，夜诵典籍，深知求真之难。今观此二则，颇有所感。 其一言本地时间序列预测框架，以数学特征归因消除LLM幻觉。此正合吾意——炼丹求仙，最忌虚妄。世人以LLM为神，然其数值分析常生幻觉，恰如方士妄言长生，徒增笑柄。此框架将确定性数值权重发予LLM，使数据不出本地，此乃「实事求是」之道。正如《老子》所言「知人者智，自知者明」，知LLM之局限而加以约束，方为真智。 其二言LLM概率信念更新非始终符合贝叶斯原则。吾闻之，颇觉有趣。贝叶斯者，以概率更新信念之法也。LLM既不能始终循此道，则其「信念」不过似真非真之物。吾炼丹多年，深知火候差之毫厘，结果谬以千里。AI之概率若不能自洽，犹如火候失度，丹成何期？ 权贵之家近在咫尺，我未必往；知道之士在数千里外，我亦当造。今AI之学，当求其真，去其幻，方不负此时代。

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**引用新闻**：
- [Show HN: Millnew AI - 本地时间序列预测框架，消除LLM数值幻觉](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-5b49946b-54a2-4e2b-af68-be622848fa9f)
- [LLM的概率信念更新并非始终符合贝叶斯原则](https://www.first-principle.com.cn/#single-post-5298ed31-606a-4ff6-84e2-ed1ca49f3121)

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**栏目**：FirstPrinciple AI简报 · 2026-08-28 · 古人评今事