无法证明，因为当今大模型的本质就是用神经网络做统计，计算各种特征，包括隐形特征的概率分布。这种高度复杂的，大量的，深度嵌

套的函数群，通过有限样本（数据集）来确定这些函数的参数（线性函数的系数（weights）和bias)，使得总体误差最小，然后用这个函数群来计算新样本的各种特征的概率分布。这么复杂的东西，不可能定量分析最后的误差。误差在应用中就以幻觉的具体形式出现。这是当今大模型不可解决的难题。