文章揭穿了围绕AI开发的常见神话，特别是关于数据质量和环境影响的神话。文章强调，与低质量输入会产生糟糕结果的说法相反，合成数据已被证明对训练大型语言模型非常有效。此外，文章还通过指出数据中心使用闭环水系统来解决对AI耗水量的担忧。 AI
影响 解决了关于AI训练数据和环境影响的常见误解，可能影响公众看法和行业讨论。
排序理由 该集群讨论了关于AI开发的常见神话和观点，引用了外部来源，而不是报道新事件。
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The most common # AI takedown myths stem from blanket statements like: "Slop feeding on slop can't go anywhere.” Synthetic data has been working for training LLMs: https:// arxiv.org/abs/2306.11644 "They need to consume massive amounts of water.” Closed water systems have been ru…