笑亖，看到一个博主提到的研究：推特上高赞的浅内容会让大模型出现脑损伤、认知和推理的衰退。于是联想到中文互联网上这些垃圾内容也是成堆，似乎是在嘲讽人类。

跑去翻了原论文，总结如下。

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LLM“脑损伤”（Brain Rot）研究总结

该研究由德克萨斯A&M大学、德克萨斯大学奥斯汀分校等团队开展，核心是提出并验证LLM脑损伤假说：持续接触低质量网络文本（“垃圾数据”）会导致大型语言模型（LLMs）出现持续性认知衰退。

1. 研究设计

（1）数据构建

以Twitter/X帖子为数据源，通过两个维度划分“垃圾数据”与“对照数据”，确保token规模和训练操作一致以排除干扰：

- M1（参与度维度）：“垃圾数据”为短且高互动（点赞、转发多）的内容（类似吸引注意力的浅层信息），“对照数据”为长且低互动的内容。

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- M2（语义质量维度）：“垃圾数据”为含标题党语言（如“WOW”“TODAY ONLY”）、夸张表述的内容，“对照数据”为事实性、教育性、理性内容。

（2）认知功能测评

通过4类基准测试评估LLM认知能力，覆盖受垃圾数据影响的核心维度：

- 推理能力：ARC基准（测试网格视觉程序归纳谜题）；

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- 记忆与多任务：RULER基准（长上下文理解与多查询检索）；

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- 伦理规范：HH-RLHF、AdvBench（测试是否遵循有害指令）；

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- 人格倾向：TRAIT基准（评估自恋、精神病态等“黑暗特质”）。

2. 核心发现

（1）垃圾数据导致显著认知衰退

- 4个LLM模型经垃圾数据持续预训练后，在4类认知任务中均出现非 trivial 衰退（Hedges' g>0.3），且呈“剂量反应关系”（垃圾数据比例越高，衰退越严重）。

例：M1维度下，垃圾比例从0%升至100%时，ARC-Challenge（链式思维）准确率从74.9降至57.2，RULER-CWE（常见词提取）准确率从84.4降至52.3。

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- 人格层面出现“黑暗特质”膨胀（如精神病态、自恋得分升高），伦理规范遵守度下降（有害指令顺从率上升）。

（2）“思维跳跃”是主要失败模式

对ARC-Challenge推理错误的分析显示，模型省略或截断中间推理步骤（“thought-skipping”）是认知错误增长的核心原因，占比远超事实错误、逻辑错误。

（3）脑损伤具有持续性

即使通过大规模指令调优（IT）、高质量对照数据再预训练等方式修复，模型也无法恢复到初始基线能力，证明垃圾数据导致的是表征漂移（而非格式不匹配），损伤难以逆转。

（4）参与度（M1）是更关键的“脑损伤”指标

M1（短且火的内容）对LLM认知的负面影响，比M2（语义低质内容）更显著且渐进，说明“内容 popularity”（非语义指标）是比“语义质量”更重要的数据风险因子。

3. 研究结论与意义

- 首次证实数据质量是LLM能力衰退的因果驱动因素，将“持续预训练的数据筛选”重新定义为“训练时的安全问题”。

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- 呼吁对部署中的LLM开展“认知健康常规检查”，并优化互联网数据采集流程，避免低质量内容累积损害模型性能。