北京
PB級數據面前，模型本身不再是核心問題。
傳統ML教程教你怎么調參、選架構。但數據量膨脹到千萬億字節時，工程師80%的時間花在數據管道上——清洗、驗證、版本控制、跨集群同步。一個特征列的命名錯誤，能讓整個訓練任務靜默失敗，排查耗時數天。
基礎設施成為瓶頸。存儲帶寬、計算節點調度、故障恢復機制，這些"底層"工作決定了項目生死。某團隊曾用3個月優化分布式數據加載，最終訓練速度提升40倍——比換任何新模型都有效。
行業正在分化。小團隊玩模型創新，大廠拼工程效率。這不是技術選擇，是規模逼出來的生存法則。
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