研究探讨了分类任务中冗余数据维度与对抗脆弱性之间的关系。发现低维流形上的清洁训练收敛问题与一阶优化器的欠条件性有关。建议通过二阶方法提高模型鲁棒性，但批量归一化层可能影响效果。

星型模式和雪花模式是数据仓库中常用的两种数据模型，星型模式适用于简单的数据模型，查询性能较快，但可能存在冗余数据和可扩展性问题。雪花模式适用于复杂的数据模型，可以减少冗余数据和存储需求，但查询性能较慢，需要更复杂的维护和优化。选择适合的模式取决于业务需求，需要权衡性能、简单性、存储效率和可扩展性。

研究发现语言模型数据集存在大量冗余数据，导致训练模型时有超过1%的非提示输出直接复制自训练数据。研究团队开发了两个工具，能够定位冗余数据并通过去重训练模型，减少内存化文本的发生。这样做不仅减少了训练和测试重叠，还提高了模型的准确性。工作和代码已在指定的https网址上发布。