「正本清源」 是一个不定期更新的系列，每篇拆解一个被广泛讨论但常被简化的话题——纠正流行叙事中的偏差，追到底层看真正的因果结构是什么。所有判断标注证据强度，推测和实锤分开。 
用同一个问题问 Claude 和 GPT，你一定感受过那种微妙的不同——不是谁答得对谁答得错，而是"说话方式"就不一样。GPT 总喜欢来一句 “It’s important to note”，Claude 总喜欢来一句 “You’re absolutely right!”。GPT 做数学又快又准，Claude 写出来的文章更像人写的。 
这些差异不是随机的。它们可以追溯到两家公司在训练方法论上的不同侧重。 

1. 同一条路上的不同侧重
两家公司的训练流水线高度重叠：都有预训练、都有 SFT（监督微调，用人类标注数据）、都有强化学习阶段、都有规则约束文档。到 2025-2026 年，方法论已经大幅趋同。不是两条不同的...