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野生 AI 生成网页文本缩放律研究
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AI 综述
2026 年 9 月 30 日，HuggingFace Daily Papers 收录的一篇社区热门论文研究野生 AI 生成网页文本对语言模型预训练的价值，并提出新的缩放律。论文称，经 FineWeb 过滤后，2026 年 6 月网页数据中 27.5% 的 token 被 Pangram 标为 AI 生成，8 月升至 31.1%。研究方同时开源 WildAI 语料，为 83B token，带有 AI、主题与格式标签，并公开全部 800 个模型及代码，仓库地址为 https://github.com/pangramlabs/WildAI。目前进展停留在论文与语料、模型的开源发布，尚无后续跟进报道。
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最新进展9月30日 08:00
研究量化野生 AI 生成网页文本对预训练的价值，提出新缩放律并开源 WildAI 语料报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- HuggingFace Daily Papers研究量化野生 AI 生成网页文本对预训练的价值，提出新缩放律并开源 WildAI 语料
论文研究野生 AI 生成网页文本对语言模型预训练的影响，发现 FineWeb 过滤后 2026 年 6 月网页数据中 27.5% 的 token 被 Pangram 标为 AI 生成，8 月升至 31.1%。
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