近年来，大规模语言模型（LLM）的预训练高度依赖网络爬虫数据（如Common Crawl）。低效数据筛选：90%以上抓取内容因质量低下被丢弃，造成算力浪费（见图1）；优先级错位：基于PageRank等图连接性指标，偏好高入链网页而非高价值内容（见图2相关性分析）。核心矛盾：传统爬虫的"数据收集策略"与LLM预训练的"数据质量需求"严重脱节！创新价值✅ 减少79%的无效抓取✅ 降低网站服务器压力未来

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