本研究探讨了传统数据影响估计方法在现代训练中的有效性，特别是数据顺序的敏感性。提出了一种新的逐个剔除影响的方法，并引入数据价值嵌入技术。研究表明，训练初期和后期的数据点对模型有显著影响，为数据选择提供了新策略。
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