用AI合成数据训练AI，AI模型训练新市场造就

向重复抓取自己数学模型的重构版转化成的重构统计数据——这种现象被特指“内测（dog-fooding）”。

剑桥大学和剑桥大学等大学近期的研究也对此发出警告。研究称，根据AI数学模型的重构反向（意味著还仅限于虚假或造谣）来招聘AI数学模型，随着间隔时间的发生变化，这种方式有才都会破坏和增大新技术可靠性，从而导致“经年累月的有缺陷”。

Golshan同意这种观点，他也认为运用于不当人工合成统计数据进行招聘才都会阻碍AI数学模型递归。“网络服务上带进着越来越多AI转化成的内容。我也认为随着间隔时间的发生变化，这将导致转化成式内容退化，因为LLM只是不断重复旧有的科学知识，无法任何最初见解。”

尽管存有上述不确定性，Cohere的Gomez等AI研究人员问到，人工合成统计数据也有意味著加速超级妙能AI系统的发展。

Gomez说：“我们似乎就让的是并不只能自学的数学模型。你希望他们并不只能花钱到提出自己的问题，发现最初真理并想象自己的科学知识。这才是梦想。”

前言：AI民营企业确实将大规模应将用人工合成统计数据仍正确性观察

目以前AI民营企业对AI数学模型的招聘主要基于通用统计数据。在现阶段状况下，如果AI民营企业意图帮助最初统计数据招聘AI数学模型，可选择的方式仅限于专业应将用统计数据库和人工合成统计数据等。但是，专业应将用的统计数据鉴于专业价值及个人文档等因素，无法运用于AI数学模型招聘。所以，部分AI民营企业都会选择成本高相对较低的人工合成统计数据招聘最初AI数学模型。

但在人工合成统计数据的运用于过程之前，有两点值得保持警惕：一为统计数据共同点的个人文档问题，人工合成统计数据首先应将确保统计数据合法；二为统计数据的反复运用于，即“内测（dog-fooding）”。如果反复喂入AI数学模型的统计数据并未发生实质性递归，AI数学模型的功能或意味著出现有缺陷等可靠性问题。

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