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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
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。 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
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，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
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，而不是让它被垃圾信息同化。

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