Selon CryptoSlate, une nouvelle étude menée par des chercheurs de l'Université du Texas à Austin, de l'Université Texas A&M et de l'Université Purdue révèle que les grands modèles de langage (LLM) exposés à du contenu viral sur les réseaux sociaux subissent un déclin cognitif mesurable. La recherche montre que les modèles entraînés à 100 % sur des données virales ont connu une baisse significative de leur capacité de raisonnement et de compréhension de contextes longs. Cette dégradation, qualifiée de "dégénérescence cérébrale des LLM" (ou "LLM brain rot"), inclut des sauts de réflexion et une augmentation des erreurs factuelles, avec des effets persistants même après un réentraînement sur des données propres. L'étude met en garde contre le fait que le contenu axé sur l'engagement pourrait transformer la cognition des intelligences artificielles de manière similaire à l'érosion de l'attention humaine causée par une surutilisation des réseaux sociaux.
Une nouvelle étude révèle que les modèles d'IA souffrent de « pourriture cérébrale » à cause des données virales des réseaux sociaux.
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