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回顾模型崩溃与对策
摘要
arXiv:2608.21366v1 Announce Type: new Abstract: Driven by massive amounts of web-scale data, generative AI (GenAI) has achieved remarkable progress, enabling various applications in diverse sectors. T...
the
data
and
for
GenAI
model
new
has
progress
have
2026-08-25
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Xihao Xie, Beichen Hu
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arXiv:2608.21366v1 发布类型：new 摘要：在海量网络数据的驱动下，生成式人工智能（GenAI）取得了显着的进展，使各领域的应用成为可能。 GenAI的进步促使从业者使用人工智能合成的数据来训练下一代人工智能模型。不可否认，使用合成数据缓解了对数据供应日益严格的需求。不幸的是，它还引入了一个新的关键问题：在模型和数据之间的自我消耗循环中，模型最终崩溃，给 GenAI 带来了更多的可信度担忧。近年来，越来越多的研究调查了模型崩溃（MC）现象，并探索了缓解该现象的潜在解决方案。然而，对于MC现象的回顾仍然是空白。为了填补这一空白，本文对这些研究进行了最新概述，以巩固和回顾MC在不同应用场景中的进展以及缓解MC的对策。我们还强调了挑战和未来的研究机会。
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