随着人工智能（AI）生成的内容充斥互联网，它正在破坏未来模型训练的数据。当AI“吃掉”自己时，会发生什么？得益于生成式人工智能的蓬勃发展，普通人也可随时使用计算机程序来生成文本、计算机代码、图像和音乐。
近日美国人工智能公司LangChain发布了《2024年人工智能全景报告》（以下简称《报告》）《报告》显示开源模型的采用率呈现上升趋势开源模型采用率上升自2018年开始LangChain团队已连续七年发布《报告》《报告》显示在2024年全球人工智能领域OpenAI依旧是龙头开源模
图片来源：物理学家组织网【今日视点】◎本报记者 刘 霞人工智能（AI）初创公司xAI创始人埃隆·马斯克近日表示：“在AI训练中，我们现在基本上耗尽了人类知识的累积总和。”之前研究也表明，人类生成的真实数据将在2到8年内消耗殆尽。
来源：环球时报 【环球时报记者 刘扬 环球时报特约记者 陈山】近年来依托大模型驱动的人工智能（AI）已经渗入现代社会的方方面面，但它的高速发展离不开海量数据的支持，以至于业内将数据形容为推动AI发展的“燃料”和“矿产”。
科技日报北京7月25日电（记者 张梦然）《自然》24日正式发表的一篇研究论文指出了一个人工智能（AI）严重问题：用AI生成的数据集训练未来几代机器学习模型，可能会严重“污染”它们的输出，这被称为“模型崩溃”。
◎本报记者 陈 曦目前成熟的生成式AI模型大多基于英文数据进行训练，在国内各行各业的应用环境中，中文大模型显然更“接地气”。通过中文或英文数据训练出来的大模型，差异比较大，中文的上下文理解和语义的多解性要大于英文。
从2023年2月20日“国内第一个对话式大型语言模型”MOSS发布，到4月21日该模型正式开源，两个月间，多家中国企业和研究机构以加速度扎堆冲入被ChatGPT轰炸出来的AI大模型赛道。在梳理这些大模型所试图呈现的特点之后，我们该如何看待这种趋势？·如何判断各家大模型的水平？
