牛津、剑桥等机构的研究指出，AI训练中不加区分使用合成数据会导致模型崩溃，这一现象被称为AI的“近亲繁殖”问题。学者们认为，数据质量是关键，低质量数据无论是人工还是合成都会影响结果。研究方法不当也可能是问题所在。解决方案包括混合数据、结合真实数据和专家参与等。通过“排序-修剪反馈”方法和积累多代数据，可以防止模型崩溃。
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