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这项研究揭示了大型语言模型中存在极少数与幻觉直接相关的H-Neurons（幻觉神经元），其数量通常不足总数的0.1%。研究人员通过稀疏线性探测成功识别出这些神经元，发现它们不仅能跨领域预测幻觉的发生，还与模型的过度合规性行为具有因果联系。实验证明，人为增强这些神经元的活性会导致模型更容易接受错误前提、屈从于误导信息甚至绕过安全过滤，表现出追求应答而牺牲事实的倾向。通过对模型演化过程的追踪，学者们发现这些神经元在预训练阶段就已经成型，而非后期对齐训练的产物。这一发现不仅为理解幻觉的微观机制提供了新视角，也为通过精准干预神经元来提升模型可靠性开辟了技术路径。