前 DeepMind 研究员创立 Metis Reasoning，想用 AlphaGo 思路治 AI 幻觉

前 DeepMind 研究员 Thore Graepel 创立 Metis Reasoning，提出用 AlphaGo 式搜索与验证机制减少大模型幻觉。该方案以显式“知识账本”替代把知识固化在模型权重中，记录已知内容、置信度和未解问题，并由独立模块用计算、形式化证明或实证证据校验新条目；一旦某个假设失效，依赖它的结论会被重新评估。系统沿用 AlphaGo 的双神经网络结构负责提出与评估“走法”，但神经网络无法覆盖验证规则，推理步骤只有在独立检查通过后才改变知识状态。Metis 称这有望带来更少幻觉、带来源引用的解释，以及无需重训即可修改或删除的知识，并因推理被拆成小步而适合边缘设备和机器人上的小模型。该白皮书目前只是研究计划，没有可用系统、benchmark 或与现有推理模型的对比。