在人工智能的浩瀚星空中，大语言模型（LLMs），如 GPT-3、Llama 和 ERNIE，已经成为引领智能革命的明星。然而，即使是这些闪耀的明星，在面对复杂推理任务时，仍可能出现“幻觉”（hallucinations）。这并不是说它们会突然开始谈论外星人，而是它们可能会以极高的自信输出错误的答案。想象一下，一个看似学富五车的人，却在关键问题上南辕北辙——这就是 LLM 所面临的挑战。
为了应对这一问题，本文提出了一种引人注目的新方法：**引入第三方大语言模型到多智能体系统中，通过不确定性估计和信任度分析，动态调整注意力权重，形成更可靠的共识。**换句话说，这是一场关于“信任”和“协作”的人工智能版的头脑风暴。本文不仅展示了这种方法在算术数据集上的显著突破，也为解决复杂任务中的幻觉问题提供了新的视角。