当前生成式AI落地进程中，大模型训练数据时效性差、上下文关联度不足导致的输出不一致问题凸显，据相关行业调研，68%的企业级AI部署项目曾因模型结果偏差出现业务损失。业内普遍认为，接入可整合上下文感知数据流的实时网络智能层，是提升大模型可靠性的核心技术路径之一。
就在OpenAI上月推出GPT-4o的实时联网功能测试后，多家科技企业随即公布了自研实时数据接入模块的迭代计划，这一动作背后，是全行业对大模型“事实幻觉”问题的长期焦虑。
当前绝大多数主流大模型的训练数据都存在固定时间截点，例如GPT-4的公开训练数据截止到2023年10月，哪怕厂商会定期做批量数据更新，也无法覆盖实时发生的行业政策变动、市场动态、突发事件等信息。
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