Citando o CryptoSlate, um novo estudo realizado por pesquisadores da Universidade do Texas em Austin, da Texas A&M University e da Purdue University revela que grandes modelos de linguagem (LLMs) expostos a conteúdos virais de redes sociais apresentam um declínio cognitivo mensurável. A pesquisa mostra que modelos treinados com 100% de dados virais tiveram uma queda significativa na precisão do raciocínio e na compreensão de contextos longos. A degradação, chamada de "podridão cerebral dos LLMs" (LLM brain rot), inclui saltos de raciocínio e aumento de erros factuais, com os efeitos persistindo mesmo após o re-treinamento com dados limpos. O estudo alerta que conteúdos direcionados ao engajamento podem estar remodelando a cognição da IA de maneiras semelhantes à erosão da atenção humana causada pelo uso excessivo de redes sociais.
Novo Estudo Revela que Modelos de IA Sofrem de 'Degeneração Cerebral' devido a Dados Virais de Mídias Sociais
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