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　　　　一个关键问题在于：当AI模型过于依赖合成数据时，它们可能会“崩溃”。它们会产生更多“幻觉”，编造看似合理可信但实际上并不存在的信息。而且，AI模型的质量和性能也会飞速下降，甚至无法使用。例如，某个AI模型生成的数据出现了一些拼写错误，利用这些充满了错误的数据训练其他模型，这些AI模型必定会“以讹传讹”，导致更大的错误。

除了家庭春晚，王戈和老公今年也第一次担当起置办年夜饭的重任。虽然刚听到二人当主厨的想法时，王戈的妈妈觉得自己省事了，很开心，但是完全撒手不管是不可能的。从商量菜谱开始，王戈妈妈就时不时地提些建议。“爸妈喜欢炸东西，但我们觉得油炸不健康。”王戈对于父母的建议“取其精华，去其糟粕”，没有做油炸食品，但做了白菜卷等偏清淡的菜。蒸鱼、小鸡炖蘑菇、猪肘子、酸菜炒肉、香菇青菜、尖椒豆片……最终王戈和老公做了16个菜，非常丰盛。

　　　　沈阳表示，将AI可用数据的现状比作传统矿产资源，并非单纯因为数据“总量”枯竭，更像是随着“矿藏”不断开采，能轻松获取的优质“矿石”（高质量数据）变少了，剩下的数据要么同质化较高、要么质量较低，因此无法直接满足新一代大模型的训练需求。如今的数据可能仍有海量存在，但充斥着偏见、不一致或缺乏标注，类似于经过开采剩余的矿石贫矿化严重，需要更多的精炼和加工。