模型自食输出会先丢稀有知识，几代后漂移成胡话
TejasKumar_ · x · 2026-10-12
Tejas Kumar 转发了对一篇 AI slop 统计博客的讨论。核心观点：在自己的输出上反复训练的模型，会最先丢失数据中的「稀有」部分，并在几代之内漂移成无意义内容。讨论者提出的问题：随着 AI 生成内容泛滥，当「一手来源」大部分本身就是模型生成的时候，训练数据会发生什么？
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