一个源自 1646 年的罕见、古老的“忠诚”（loyalty）拼写错误，由于大型语言模型（LLMs）不加区分地抓取和吸收在线来源的错误而重新出现。这种“哈布斯堡 AI”反馈循环，即 AI 模型从彼此的错误中学习并加以延续，正在导致一种被称为“AI 模型崩溃”的现象。 AI
影响 AI 模型可能延续和放大错误，导致性能和可靠性下降。
排序理由 该集群讨论了一个推测性的、轶事性的 AI 模型传播错误的问题，并将其描述为潜在的“模型崩溃”，但缺乏具体证据或特定事件。
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