德州大学研究团队从X平台搜集了百万条讯息，一类是30个字左右，热度比较高的短信息，碎片化信息。一类是全部夸大说辞，劣质标题党，之类的内容。然后用两组数据分别去投喂多个大模型。 结果大模型学习了一段时间，被喂脑残了。总读短信息的大模型，阅读分析能力从中等水平变成不及格。总读负面情绪，劣质内容信息的大模型不但发神经，还黑化。 原文是这样说的：模型呈现“剂量响应”式退化，垃圾数据占比越高能力越差。比如M1干预下，模型推理测试得分从74.9降至57.2，长文本检索得分从84.4降至52.3；退化核心是“思维跳步”，超70%错误源于此，且模型还会出现安全风险升高，自恋、精神病态等黑暗人格特征增强的问题。 关键这种脑腐症状还不可逆。 你就想想，机器都扛不住，况且大活人呢。（借个图，与内容关系不大）
