缺乏训练透明度阻碍安全研究，合成数据争议多为技能问题
JacquesThibs · x · 2026-08-21
JacquesThibs 指出，由于不了解 AI 实验室的确切训练流程，外部安全研究者很难提供有效帮助，甚至难以判断实验设计是否“立稻草人”。他举例称，所谓“合成数据会破坏模型”的观点，本质上更多是使用技能问题，而非数据本身的缺陷。
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