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46本期主题：AI训练新思路——像做红烧肉一样精选数据，效果反而更好！
【本期节目简介】
从学做红烧肉的一次调味失误，聊到AI模型的训练瓶颈。本期《AI进化论》带你探究“数据精选”的奥秘：为何海量数据反成干扰？如何用小模型“挑金子”？掌握Keep Easy与Keep Hard策略，让你的小项目省时省力，效果还更稳！
【主要话题点总结】
- 红烧肉一次性倒入所有调料会不会把原味掩盖？对应模型全量喂数据是否真的提升性能？
- 为什么先用“基础菜谱”训练模型（keep‑easy）比直接上高难样本更稳健？
- 只保留高置信度的几千张图片，能让图像分类误差下降多少？这和挑选精品食材有什么相似之处？
- 数据筛选过程会不会放大偏见？如何在“调味”时加入多样性保障？
- 动态削减训练样本能否同时省算力又不丢基础知识，像分阶段练自行车一样吗？
- 精挑细选的数据是否真的可以降低GPU使用时间，实现AI项目的绿色节能？
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