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  1. COMMENTARY · CL_244632 ·

    AI训练数据质量因业余标注而受到质疑

    一位审稿人对AI训练数据集的质量表示担忧,特别是那些由缺乏主题专业知识的个人标注的数据集。审稿人指出,特定领域(如行为心理学)的数据集正被没有相关专业知识的普通“数据科学家”头衔的人员分类。这种做法带来了AI研究中“垃圾进,垃圾出”(GIGO)的重大风险,并影响了学术界已发表论文的有效性和评审过程。

  2. COMMENTARY · CL_64562 ·

    LLM警告成真:幻觉、偏见和环境成本显现

    最近的讨论强调,之前关于大型语言模型发出的所有警告现已大规模出现。这些问题包括严重的幻觉问题、偏见的加剧、巨大的环境成本,以及由于训练数据集规模过大而无法有效审计的文档缺失。