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」。
但监管部门的这一举动已经向外界传达了一个信号：耐久与可靠，必将成为今后监管的重点。
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文丨医线Insight，作者 | 雨山，推荐阅读PDF资料获取更多信息
而在刚刚，OpenAI 发文宣布了 GPT-5.4 的预热信息。其表示「5.4 比你想象的要早」。