待验证50% 置信事实精确时间

根据Google的研究报告，一个生产级ML系统中真正的模型训练代码往往只占整体工程量的5%，其余95%都是支撑性的工程基础设施

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来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/20

首次发现

来源

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相关事实

待验证业界顶尖训练系统（如Google的PaLM训练、Meta的LLaMA训练）通常能达到40%-60%的MFU，而设计不当的系统可能低于30%68% 相似待验证完整训练代码并不等于能立即产出媲美商业模型的成果，模型质量还取决于数据规模质量和算力持续投入68% 相似待验证LLM的训练数据涵盖大量开源代码，但这些代表的是统计规律而非对特定项目的理解68% 相似待验证工业界ML项目中数据工程和部署运维的工作量往往占总工时的80%以上，远超模型训练本身67% 相似待验证大语言模型训练通常能达到40%–60%的MFU，而朴素RL训练的MFU往往不足5%66% 相似

引用此条事实

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/573275

MCP

get_claim(id=573275)