根据@godofprompt（来源：https://x.com/godofprompt/status/2008125576658539003）介绍，AI行业正在采用包含初步回答、验证性提问和独立审查步骤的结构化提示工程方法，有效提升AI输出内容的准确性和可靠性。这一流程通过先回答问题，再生成3-5个暴露潜在错误的验证性问题，并分别解答，最后修正答案。该方法帮助企业和开发者降低大模型幻觉率，提升AI服务的真实度与可用性，为企业级应用和面向客户的产品带来新的市场机会。

根据God of Prompt在Twitter上的介绍，链式验证（Chain-of-Verification）通过四个步骤提升AI模型的准确性：生成初始回答、规划验证问题、独立回答这些问题，最后生成经过验证的最终回答。这一方法让AI模型能够自我事实核查，利用结构化推理降低幻觉，提高在医疗、金融和法律等对准确性要求极高行业的实际应用可靠性。企业可通过链式验证技术开发更可信赖的AI解决方案（来源：God of Prompt，2026年1月5日）。

据DeepSeek官方（@deepseek_ai）消息，最新发布的DeepSeek-R1-0528版本在AI基准测试性能上实现了显著提升，并加强了前端能力，有效减少了大模型幻觉现象。此外，该版本支持JSON输出和函数调用，极大拓展了企业级AI集成与自动化的应用场景。API接口保持不变，方便现有开发者无缝升级。此次更新为希望提升AI可靠性和集成效率的企业带来了新的市场机会（来源：DeepSeek官方推特，2025年5月29日）。