本研究提出了一种无需训练的扩散模型，有效降低医学和自然图像中的误诊率，分别达到40%和25%。同时，研究探讨了语言模型中的幻觉问题，发现生成文本中存在虚假信息，并提出了改进模型预测准确性的建议。