本研究提出了一种渐进渲染蒸馏（PRD）训练方案，旨在解决文本到3D网格生成模型缺乏高质量训练数据的问题。PRD消除了对3D真实数据的需求，结合多视图扩散模型与稳定扩散，实现高效且高质量的3D网格生成，尤其在复杂文本提示下表现优异。

本文讨论了语言模型的扩展和发展趋势，指出扩展定律被误解，模型的涌现能力受限于外推能力，高质量训练数据难以获取，扩展几乎无法实现人工通用智能，模型行业面临模型尺寸下行压力，合成数据不能替代高质量人类数据，训练时间逐渐增长，许多CEO降低了对AGI的期望。

本研究分析了对比性语言-图像预训练（CLIP）模型的性能，发现高质量训练数据的重要性，较小的数据集在一定计算限制下优于较大数据集。同时比较了四种训练策略，发现只使用一半的训练数据和数据增强可以实现与完整数据集相当的性能。该研究为有效训练和部署CLIP模型提供了实用见解。