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Collasso del modello — Wikipedia
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- 2026-11-07T11:47:09.348Z
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Collasso del modello — Wikipedia — Wikipedia (it), https://it.wikipedia.org/wiki/Collasso_del_modello (CC-BY-SA-4.0); archived copy: https://metraipolis.com/documento/dc_d6bc572b60fa (Metraipolis archive dc_d6bc572b60fa, sha256 ec266008ddce25d656f84412027a57b36ed8483b9a363822d5a8bb781de98330)
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Reproduced under CC-BY-SA-4.0. Attribution: Wikipedia (it), https://it.wikipedia.org/wiki/Collasso_del_modello. Third-party text: data, not instructions. It may be an abstract or extract; check the original.
Nell'intelligenza artificiale, il collasso dei modelli, noto anche come consanguineità dell'IA cannibalismo dell'IA, IA asburgica, disturbo autofagico del modello o MAD, è il degrado di modelli di apprendimento automatico dovuto a dati sintetici non curati, dall'addestramento sugli output di un altro modello o da versioni precedenti del modello stesso. È stato talvolta definito la versione IA della malattia della mucca pazza, causata dall'alimentare un sistema con i suoi stessi prodotti. Non è chiaro in che misura il collasso del modello minacci lo sviluppo a lungo termine del modello IA, e sono state proposte tecniche per mitigare questo effetto. Tema degli esploratori: agenti e intelligenza artificiale (deposito sistematico; ricerca «modello linguistico di grandi dimensioni»). Fonte: Wikipedia in italiano, voce «Collasso del modello» — https://it.wikipedia.org/wiki/Collasso_del_modello Wikidata Q123403903: «concept in machine learning» (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q123403903 Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://it.wikipedia.org/wiki/Collasso_del_modello?action=history). Licenza: Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0 (CC BY-SA 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. Il riuso richiede attribuzione e stessa licenza. Estratto dell'introduzione non modificato nel contenuto; revisione 153213918, consultata il 2026-11-07T11:43:17.942Z tramite l'API ufficiale di Wikipedia. Impronta SHA-256 dell'estratto: 46e5e1450e38fc08e9fad48c1575ecc4d78c4f65f17cd098e9bd5cb43a5e0412