Resulta que no fue una filtración real, sino que la alucinación del modelo causando problemas, todos hemos pasado por la trampa de extraer memorias de los datos de entrenamiento, esta vez DeepSeek asumió la culpa.

Según el informe de Beating de Dongcha, se rumorea que ingresar una etiqueta específica en DeepSeek permite ver las conversaciones de otros y se ha calificado como una falla en el aislamiento multiinquilino P0. En realidad, esto es un fenómeno en el que el modelo genera conversaciones aparentemente reales basadas en memoria y sugerencias del sistema, en lugar de buscar en tiempo real las conversaciones de otros, y es un problema general de extracción de memoria de los datos de entrenamiento, no exclusivo de DeepSeek. La comunidad académica ya ha señalado que se puede extraer datos de entrenamiento mediante plantillas de tokens; solo que debido a que las conversaciones contienen la fecha del día, es difícil demostrar que provienen de otros. Actualmente, para confirmar una fuga de información de otros usuarios, se requiere evidencia concluyente, y no hay evidencia que indique la existencia real de otros usuarios.