只是一个突发的想法，或许有人可以创办一家公司来解决这个问题：我观察到一个有趣的趋势，那就是像“Ad Hoc News”这样的内容农场垃圾网站，它们每天都会发布数十条关于特定公司的陈旧/重复的误导性AI新闻，以吸引点击量。但这些内容在AI检索中却被视为“新鲜”且“高度重视”。因此，像Gemini这样的低层次模型（LLM）会引用这些数据，从而受到污染。然后，一些没有技术背景的人，比如大学生，会用AI撰写他们并不了解的内容。这样一来，LLM在训练/检索过程中也会受到污染，导致人们混淆一些错误的技术细节，例如比较连续波DFB激光阵列的单个通道和单个高功率激光器的输出。这样就形成了一个反馈循环：低层次AI的数据被输入到前沿AI中，而模型检索过程也因此受到污染。