德州农工大学研究称大模型训练垃圾数据会导致“脑腐”

2026年10月，德州农工大学团队发布的一项研究发现，大语言模型在训练数据选择上面临严重风险。如果模型在社交媒体平台上的高互动、低质量垃圾数据上进行训练，就会出现类似人类“脑腐”的负面认知变化。该研究指出，受影响的模型具体表现为在回答问题前会跳过思考步骤，而且这种损害具有持久性，极难通过后续的微调手段加以恢复。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。