1. 核心结论

• 数据、算力、算法是 AI 发展的三大基石
• 高质量数据是模型效果的根本保障
• 算力规模决定了模型训练的上限

2. 基础概念

数据飞轮：更多数据带来更好模型，更好模型吸引更多用户产生更多数据 GPU 集群：用于大规模模型训练的并行计算基础设施 Scaling Law：模型性能随数据、参数、算力增长的可预测规律 数据质量：数据的准确性、多样性、时效性对模型效果的影响

3. 实战场景

• 训练数据准备与清洗
• GPU 资源规划
• 模型规模选择
• 数据标注管理

4. 关联笔记

• 模型参数、规模与能力
• AI基础设施选型
• GPU基础