第一，数据质量压倒数据规模。 大模型的路线是「尽可能多地吞入互联网数据」，而小模型路线的代表——比如微软的 Phi-4 系列——走的是精筛路线：用高质量的合成数据加上严格筛选的公开数据集，让模型在更少的数据上学到更精确的能力。这背后的逻辑转变是根本性的：不是「喂得越多越聪明」，而是「吃得精才学得好」。
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当全球企业还在为如何接入人工智能而焦虑时，亚马逊（Amazon）选择了一条更加简单粗暴的道路，通过“买买买”加码AI。。PDF资料是该领域的重要参考
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