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报道提到，除了提高计算能力之外，xAI还调整了其训练方法以改进 Grok 3的能力。例如它采用了合成数据集，即人工生成的专用数据集，而不是真实世界的数据，通过模拟各种场景来训练AI模型，确保数据集多样化且受控。这有助于提高AI的学习效率并解决数据隐私问题；Grok 3具备自我纠正机制，即允许大模型识别和纠正自身错误的AI技术，它通过评估其输出并将其与已知的正确响应进行比较，可以随着时间的推移优化其答案，从而减少错误并提高准确性；此外Grok 3还具备强化学习能力，该系统经过训练，可通过反复试验最大限度地提高积极结果，从而提高其决策能力。根据xAI和马斯克的说法，这些改进将通过使用多个验证步骤来减少机器幻觉问题的出现，通过可靠来源检查信息来提高逻辑准确性，并通过持续的自我评估和学习更有效地适应。xAI还宣称，Grok 3已经引入人工反馈循环和上下文训练，以确保更自然和准确地响应。
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除此之外，编制组介绍，检验后排放相关软件标定的更改也存在管理漏洞。目前，标准中未明确规定生产企业需要向国务院生态环境主管部门报备CALID（软件标定识别码）和CVN（软件标定验证码）等数据。此种情况下，生产企业可能会对已销售车辆的软件标定进行修改，导致排放控制相关参数的管理失控。
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