研究表明，AI模型在接触低质量数据后会出现不可逆的“脑损伤”，导致推理和记忆能力显著下降。即使后续使用高质量数据训练，模型性能也无法完全恢复。这一现象与人类因接触碎片化信息导致的认知衰退相似，凸显了数据质量对AI发展的重要性。

本研究提出了一种基于离线强化学习的微电网电压调节新方法，利用现有数据集进行模型训练。实验结果表明，该方法在不同数据集上表现出色，尤其在低质量数据集上具有良好效果，展现出重要的应用潜力。

本研究提出了一种去噪分数蒸馏（DSD）方法，旨在提升扩散模型在低质量数据下的生成性能。通过在噪声样本上预训练并蒸馏为一步生成器，DSD显著改善了生成样本的质量。

本文提出了一种基于生成深度图的自监督学习方法，通过引入像素稠密性和统计方法，解决了噪声点问题，提升了3D场景流估计的稳定性和准确度。该方法结合自监督多帧流表示与三维检测，显著提高了检测性能，并在多个真实数据集上验证有效，尤其在低质量数据条件下表现优越。

基于异常值健壮的对抗训练（ORAT）结合了传统的健壮学习与对抗训练，旨在处理低质量数据和敌对攻击。研究表明，ORAT在对抗错误损失方面表现优异，克服了过度拟合问题，并在多个数据集上验证了其有效性。此外，该方法通过优化图像补丁相似度提升了模型性能。