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🔄 版本更新

🎉 最新版本亮点：

好消息
：AI 越来越好用了 。 无论是哪家 AI 厂商，现在都会在「长期记忆」「超长上下文储存」等方面下功夫，这样才能让用户用起来顺手 、顺心
。不过  ，最近一项研究发现 ，AI 未必就能越用越懂你
、越用越聪明，还可能往反方向跑偏。 研究者们用开源模型（如 LLaMA 等），做了一个小但精巧的实验 。他们不是简单地在训练数据里混入一些错别字，而是想要模拟人类那种「无休止地刷着低质量 、碎片化内容」的互联网生活，并用「持续预训练」（Continual Pre-training）的方式来模拟模型的长期暴露
。 为了实现这个目标 ，他们从真实的社交媒体平台上筛选了两种「垃圾数据」  ，一种是「参与度驱动型垃圾」，也就是那些短平快、高人气、点赞和转发爆炸的帖子
，类似于麻豆网站地址刷手机时那些只为博眼球的「流量密码」 。 另一种是语义质量驱动型垃圾  ，那些充斥着「震惊」、「细思极恐」、「xxx 不存在了」这种夸张、耸动字眼的内容 。他们将这些垃圾语料以不同的比例混合，持续喂食给模型，模拟剂量对「脑腐烂」的影响 。 随后 ，他们让好几个大语言模型持续地、长时间地被投喂这些垃圾 ，作为训练语料。再用一麻豆日记安卓基准测试来衡量 LLM 的「认知功能」，包括推理能力
、长文本理解能力 、安全性和道德判断 ，等等 。 结果是：全面完蛋。模型的推理能力和长文本理解力出现了断崖式下跌，在处理复杂的逻辑推理任务和长篇幅内容时 ，表现出明显的退化 。 当垃圾数据的比例从 0%提升到 100%时，模型的推理准确率急剧下降 。这反映出模型越来越「懒得思考」，也越来越「记不住事」。 到底是什么原因呢 ？研究者深入分析后 ，发现了一个主要病灶 ：Thought-Skipping 。 原本，一个优秀的 LLM 在解决复杂问题时，会生成一步步的中间推理过程；但在被「垃圾」腐蚀后 ，模型开始跳过这些中间步骤，直接给出一个粗糙的、可能是错误的答案
。 就像一个原本逻辑缜密的律师，突然变得浮躁、敷衍 ，不再提供论证过程，而是随口丢出一个结论。 甚至，评估发现，模型在安全和伦理方面的表现也下降了，更容易屈服于负面 prompt
，逐渐「黑化」。 这说明，当模型持续接触碎片化 、煽动性的低质量文本时，它不仅能力下降，连「三观」也开始向互联网的平均值，甚至是「阴暗面」靠拢。 如果说这项研究里什么最让人倒吸凉气，恐怕就是整个过程的不可逆性。 研究员试图在中途进行补救，重新投喂了大量高品质的数据，还做了指令微调
。但即便如此，模型的认知能力也无法完全恢复到最初的基线水平。 也就是说，垃圾数据已经从根本上改变了模型处理信息
、构建知识的底层结构
，这就像一块海绵被污水泡透了，即便再用清水清洗，也无法回到最初的纯净状态。 可是话说回来，这毕竟是实验 ，一个普通用户的「破坏力」应该不至于吧。 的确 ，没有人会故意给自己的 chatbot 喂垃圾数据，还如此大量高频。不过，这个实验的数据来源 ，正是社交媒体平台。 识别 、抓取和总结社交媒体内容 ，是大模型产品的常见工作之一。有些人用它来帮忙 
，省下自己刷社交媒体的时间；有些则是为了更密切地发现信息 ，以免热点都凉了才看到
。 这个实验恰恰反映了，模型在勤勤恳恳抓取内容的时候，自身暴露在了退化的风险当中。而这一切 ，用户都不会看到。 于是在不知不觉中 ，AI 被投喂了垃圾，生成了垃圾 ，你使用了垃圾 ，垃圾再进入互联网，用于下一轮训练 ，周而复始  ，陷入恶性循环 。 这项研究最深刻的价值 ，在于它颠覆了麻豆网站地址对 AI 互动的传统认知：以前麻豆网站地址总觉得 AI 像一个等待填满的容器 ，输入什么都能消化 。但现在看来，它更像一个敏感的孩子，对输入食物的质量非常挑剔。作为日常用户，麻豆网站地址与 AI 的每一次对话 ，都是在进行一次「微调」 
。 既然知道「思考跳过」是主要的病灶，那么麻豆网站地址日常使用 AI 时
，就必须主动要求它进行「反向操作」 。 首先要做的，就是警惕那些「完美的答案」
。不管是要求 AI 总结一个长文章 ，或者写一份复杂的项目方案时，如果它只给出的结果，却没有显示任何逻辑依据和推理过程（尤其是在支持思维链的情况下） ，就要多留个心眼。 相比于让它反复调整结果，不如问一问它推理过程，「请列出你得出这个结论的全部步骤和分析依据」 。强迫 AI 恢复推理链条
，不仅能帮你验证结果的可靠性
 ，也是在防止它在这次任务中养成「偷懒」的坏习惯。 另外，对于那些基于社交媒体的工作任务，要格外小心 。基本上要把 AI 当个实习生 ，它能力或许很强，但是不够踏实靠谱 ，必须得有二次审核——实际上
，麻豆网站地址的核查和纠正是极其宝贵的「高质量输入」。不管是指出「这里的数据来源是错的」
，还是「你跳过了这个步骤」，都是在对模型进行一次有价值的微调，用高质量的反馈去抵抗互联网中的垃圾信息。 这项研究比较让人摸不着头脑的地方在于：难道要让 AI 少处理混乱的文件吗 ？这岂不是本末倒置 ？ 确实 ，如果为了避免 AI 可能出现的脑腐症状，而只让它处理结构化程度更高的数据 ，那 AI 的价值就少了一半 。麻豆网站地址使用 AI，恰恰在于处理那些混乱的 、充满重复句和情绪化表达的非结构化数据。 不过还是可以平衡一下
，继续让 AI 执行信息整理工作，只不过在 AI 面对低质量输入前，就给 AI 更清晰的指令 。 比如 ，「总结这份聊天记录」，容易让 AI 闷头只出结构 。而更细化的「将这份聊天记录进行分类处理
，识别对话人物，去除口癖和连接词，再提炼出客观信息」，就在强行促使 AI 先思考一轮，整理出内部行动指南 ，再展开工作。 用户不是不能用 AI 处理垃圾数据
，毕竟这是它最能发挥的地方。只不过，为了降低 AI「脑腐」的风险，要用结构化的指令和高质量的反馈
，将 AI 变成一个高效的「垃圾处理和净化器」，而不是让它被垃圾信息同化。

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