几个月前有人找过我，想借萃猫的 IP 一起开中转站。
见面聊了一个多小时。对方很坦诚，把里面的事从头说了一遍，供应链怎么搭，成本怎么算，说一个季度给我分多少多少钱。 这里要解释一下，我会来想了很久，真的很赚钱，只要我宣传的好，最起码一个月十几万的纯进账，但我真的给他委婉的拒绝了，找个人也在推特上，我就不给他点出来了。
是的，现在大模型的训练有一个方向叫知识蒸馏。给不懂的科普下，思路很简单让顶尖的大模型去解题、去推理、去写代码，把它的答题过程记录下来，拿这些记录去训练更小、更便宜的模型。小模型学的不是知识本身，是大模型的思考方式。
这种训练数据最珍贵的不是量，是使用场景。 越真实、越复杂、越有上下文的对话越值钱。一个工程师对着 Claude Code 输出了三小时的完整记录，比一万条「帮我写个自我介绍」有价值得多。里面有报错、有修改、有前因后果，模型从这种对话里学到的东西，是任何人工合成数据替代不了的。
对于那些想追赶头部模型、但又没有足够用户基础来积累真实数据的厂商来说，中转站就是现成的采集器。用户自己走进来，自
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