该术语源自幻觉的生理学观点，由于它们具有相似的特色。人工智能幻觉的危险之处之一是模型的输出看起来是精确的，而它实际上是缺点的。
Groundedness Detection微软的 Groundedness Detection 类似于谷歌在 Vertex AI 中推出的 Google Search Grounding，紧张比拟 AI 输出内容和源文件，从而识别没有证据或者幻觉内容。
微软强调，虽然该工具提高了人工智能输出的可靠性，但并不能担保完备准确，只是能提高天生内容与源材料之间的同等性。
当系统检测到一个支持不敷的句子时，就会触发一个新的要求，哀求一个较小的人工智能模型进行改动，该模型会根据根本文档对句子进行评估。
如果一个句子不包含根本文档中的干系信息，它就会被完备过滤掉。对付包含一些干系内容的句子，模型会对其进行改写，匹配源材料。
IT之家附上官方先容视频如下：