O ciclo de alucinação da IA é um problema real que merece atenção. Você observa algo, o modelo gera o que acha que vê, e depois age com base nessa saída alucinada—criando um ciclo de retroalimentação de erros. É como assistir a um sistema se colocar numa esquina. A questão é: esses sistemas podem realmente autocorrigir-se ao encontrar contradições, ou simplesmente insistem no erro? Isso importa mais do que as pessoas pensam, especialmente quando os sistemas de IA estão sendo integrados mais profundamente em trading, análise de dados e processos de tomada de decisão no espaço cripto.