Can we get a false claim removed directly from a model's training data?

No — there is no mechanism to edit a foundation model's frozen weights on request, and no company or service can "submit" a correction into them despite what some vendors claim.

So how does the false claim actually get displaced?

Most current AI assistants use retrieval-augmented generation, pulling live web and citation data rather than only frozen weights. Outweighing the bad source with more numerous, more authoritative, better-structured accurate citations shifts what gets retrieved and cited.

How long does it take to see the correct information start surfacing?

It varies by how entrenched the bad citation is and how quickly authoritative new citations accumulate, which is why a 30-day re-scan is used to measure real, verifiable movement rather than promise a fixed timeline.

学习 · 董事会案例

在训练数据中煮熟的虚假声称不会消失 - 它必须被超越。

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减轻漏洞和不准确性:清除开源模型重量级的坏引用

当一个业务的不准确或侮辱性的声明被低质量的来源收集,然后折叠到模型的培训数据时,没有提交表格,注册表或支持票可以删除它 - 这个神话造成了真正的伤害,因为它导致企业浪费时间追逐一个不存在的修复。验证的路径是不同的,更慢:发布更强大,更有结构的,更重引用的准确信息,以便获取增加的模型 - 那些积极浏览而不是仅依赖于冻结的重量 - 首先表面正确,当前的事实,并超越了停滞的声明。这意味着权威性的JSON-LD实体数据,在目录和新闻来源中进行纠正的引用,以及一个 lltms.txt briefing管理报告准确的记录。随着时间的

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问题

回答

我们可以直接从模型的培训数据中删除虚假声明吗?+

不 - 没有机制可以根据要求编辑基础模型的冻结重量,没有一家公司或服务可以“提交”对它们的纠正,尽管一些供应商声称。

那么,虚假的说法究竟是如何被推翻的呢?+

大多数目前的AI助理使用检索增加的生成,提取实时网络和引用数据,而不仅仅是冻结的重量。

需要多久才能看到正确的信息开始出现?+

它取决于错误的引用是多么根深蒂固的,以及权威性的新引用积累的速度有多快,这就是为什么使用30天的重新扫描来衡量真实的,可验证的运动,而不是承诺固定的时间线。

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