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截至2026年5月30日，OpenAI重大模型平均51.8天更新一次，Anthropic 59.8天，Google 75.8天，指出AI竞争不仅在于benchmark，还在于迭代速度。

文章指出，当前生产环境中AI的最大瓶颈并非初始模型部署，而是持续的迭代周期——将生产使用（推理日志、用户反馈）转化为用于微调和重新部署的数据集。文章强调了构建集成反馈循环而非一次性项目的重要性。