model-centric（以模型为中心的）：指在解决问题时把主要精力放在改进模型结构、算法与参数上（例如更深的网络、更复杂的特征、更强的优化方法），相对地不那么强调数据质量、数据标注或数据覆盖面。常见于机器学习、统计建模与软件工程语境中。
（也可泛指“以某种模型/建模为核心的思路”，具体含义取决于领域。）
/ˌmɑːdəlˈsɛntrɪk/
We took a model-centric approach and tuned the neural network for weeks.
我们采取了以模型为中心的方法，连续几周对神经网络进行调参优化。
In many real-world projects, a model-centric mindset can hit a ceiling unless the training data is cleaned, re-labeled, and expanded.
在许多真实项目中，如果不清洗、重标注并扩充训练数据，单纯以模型为中心的思路往往会遇到瓶颈。
由 model（模型） + -centric（以……为中心的） 构成；其中 -centric 源自希腊语词根 kentron（意为“中心点、尖刺/刺棒”，引申为“中心”）。合起来表达“把模型置于核心位置”的取向。
该词更常见于技术写作与学术/工程文献（尤其在对比 model-centric 与 data-centric 的讨论中），例如常被用于相关章节或段落的作品/文献包括：
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