当你将知识和技能存储为参数曲线（就像所有深度学习模型一样）时，你唯一能够进行泛化的方法就是在曲线上进行插值。问题在于，插值点与真相*相关*，但与真相没有*因果*联系。因此出现了幻觉。 解决方法是开始利用因果符号图作为你的表示基础（例如，我们作为软件工程师编写的计算机程序）。人类编写的软件堆栈，尽管其复杂性巨大，但其极高的可靠性证明了确切真理传播的存在。

一个实验：我开始了一个订阅者动态。暂时我所有的辛辣观点推文都会放在那里。让我们看看效果如何。

最优雅的解决方案在事后看来似乎是必然的。它们并不是你凭空构建的一系列复杂技巧，而是一个简单的抽象，忠实地反映了问题的形状。