待验证50% 置信事实精确时间
Harvey, Liu & Zhu（2016）在《Journal of Finance》的研究表明大量已发表的因子研究存在数据挖掘偏差，有效t统计量门槛应提高到3.0以上
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/21
首次发现
来源
相关事实
待验证学术论文发表的因子在发布后平均衰减约32%（Harvey & Liu, 2020）61% 相似待验证DeepMind于2022年的Chinchilla论文修正了Scaling比例，发现相同计算预算下应使用更小模型但喂入更多数据61% 相似待验证研究表明即使是轻微的数据污染也可能导致评测分数虚高5-15个百分点60% 相似待验证Multiple studies in 2023 found that abnormally high scores from certain models on specific benchmarks were highly correlated with data leakage60% 相似待验证2022年Hoffman等人的Chinchilla论文重新校准了算力最优的参数-数据比例，指出此前许多大模型训练不充分59% 相似
引用此条事实
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