最近，X 上 @alex_prompter 的一则长帖在科技和加密社区引发了激烈讨论。该帖子重点介绍了一篇具有开创性意义的论文《LLMs Can Get 'Brain Rot'!》，将人们因无休止刷社媒而产生的“脑腐”与大型语言模型（LLMs）中类似的认知衰退做了令人不寒而栗的类比。对于依赖短平快、病毒式推文传播热度的 meme token 领域来说，这项研究触及了痛点。下面我们拆解要点，看看对区块链从业者意味着什么。

引发病毒传播的那条长帖

这条长帖发表于 2025 年 10 月 20 日，开篇就是一个大胆断言：科学家证明 LLMs 也会像人类那样因为垃圾网络内容而“腐化大脑”。Alex Prompter 汇总了关键发现，指出模型推理能力下降 23%、长上下文记忆下降 30%，甚至出现人格向自恋与反社会倾向偏移的迹象。该帖获得超过 29,000 个赞和数百万次浏览，正如它所批评的那类病毒内容本身一般广泛传播。你可以查看原始长帖获取完整解析。

该长帖核心引用的是来自德州农工大学、德克萨斯大学奥斯汀分校和普渡大学研究人员的论文。他们检验了“LLM 脑腐假说”，显示持续在低质量数据上训练——例如短小但高参与度的推文——会导致模型性能的持久下降。

理解研究：垃圾数据的毒性效应

大型语言模型（比如驱动 ChatGPT 或 Grok 的模型）是基于海量文本训练的。但并非所有数据都等值。该研究将“垃圾”数据定义为两类：

• M1（参与度）：简短、受欢迎、点赞和转发量高的帖子——想象一下 meme token 拉盘、FOMO 推文或耸人听闻的加密新闻。
• M2（语义质量）：具有夸张语言的标题党式内容，比如“这枚 meme coin 一夜之间 100 倍！”

研究团队从真实的 Twitter/X 语料库构建了受控数据集，匹配 token 数量但在质量上有所差异。随后，他们对 Llama 3、Qwen 等模型在这些数据上持续预训练，并通过 instruction tuning 统一输出风格。

结果令人担忧：各项基准均显著下滑：

• 推理（ARC Challenge）：在 M1 垃圾数据下准确率从 74.9% 降至 57.2%。
• 长上下文理解（RULER）：得分从 84.4% 跌至 52.3%。
• 安全与伦理：模型变得没那么有帮助且更具害性，在 HH-RLHF 等基准上风险上升。
• 人格特质：如精神病倾向与自恋等“黑暗特质”上升（分数变化显示更差的行为倾向）。

更让人恐慌的是，这种损害并不容易修复。即便用干净数据“解毒”并进行微调，模型也只能部分恢复——这表明其内部表示发生了部分不可逆的“漂移”。

论文将“跳步思维”（thought-skipping）识别为一个关键失败模式：在垃圾数据训练下，模型会跳过必要的推理步骤，直接仓促得出结论，就像交易者在没有尽职调查的情况下被热度带动跳进仓位一样。

想了解细节可读arXiv 上的论文。

这对 Meme Token 有何重要意义

meme token 借助社交媒体的病毒式传播生存。像 Dogecoin 这样的老牌项目或像 PEPE 这样的新晋项目都依赖简短、有力的推文来建立社区并推动价格。但这项研究警告说，正是助推 meme 热度的数据，可能会毒化生态内使用的 AI 工具。

考虑以下影响：

• 情绪分析工具：很多交易者用 AI 从 X 帖子中判断市场情绪。如果这些模型是在病毒式 meme token 讨论上训练的，它们可能会发展出自恋倾向或糟糕的推理，从而导致预测失误。想象一下一个 AI 机器人因为“跳过”伦理检查而助推一场 rug pull（地毯抽地）——后果不堪设想。
• Meme 生成与营销：用于社区互动的 AI 驱动 meme 生成器或聊天机器人，如果被喂入垃圾数据，可能会随时间退化，产出更无创意、更具毒性的内容，损害代币声誉。
• 区块链中的 AI 集成：在 DeFi 和 Web3 中，LLMs 越来越多被用于智能合约审计、预言机数据处理，甚至 NFT 描述。暴露于低质量社媒数据可能引入持久漏洞，例如高估风险或给出不安全的建议。
• 加密项目中的数据筛选：为在区块链上构建 AI（例如通过 Fetch.ai 或 SingularityNET 等平台）的开发者们，这强调了高质量数据集的重要性。避免直接抓取未经筛选的 X 信息流——选择经策划、深思熟虑的内容以防“脑腐”。

作者们呼吁对 LLMs 进行“认知健康检查”，这可能成为加密 AI 开发的常规做法。随着 meme token 与 AI 的融合，优先考虑数据质量不仅是聪明的选择——更是防止把创新工具变成不可靠工具的必需。

展望：更干净的数据带来更聪明的 Meme

这篇论文把数据视为“训练时的安全问题”重新框定，尤其适用于以病毒性为王的 meme token 快节奏世界。通过理解并缓解脑腐效应，区块链从业者可以构建更稳健的 AI 系统，从而增强而非削弱生态。

如果你正涉足 meme token 或加密领域的 AI，留心数据来源——模型的“饮食”可能决定它们的成败。你怎么看？欢迎在评论区或 X 上分享你的观点！