RecodeX 重构消息，约翰斯·霍普金斯大学等机构的研究人员发布的一项公开研究初稿显示，提高大语言模型训练数据中仅出现一次的“单次事实”（monofact）比重后，模型在材料科学和调控基因组学任务中复原了更多未学习过的正确答案。

研究团队对开放权重的gpt-oss-20b和gemma-3-12b-it模型使用材料科学与调控基因组学数据进行了微调，并分析训练样本出现频率与答案复原结果的关系。在材料科学的部分评估中，模型给出错误答案的幻觉现象也同时增加。该论文尚未在学术期刊正式发表。