已验证65% 置信事实精确时间
涌现能力指模型在规模达到一定阈值后突然表现出训练阶段未被明确设计的能力，这一现象最早由Google Research团队在2022年系统性地描述
3
来源数
65%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/9
首次发现
来源
相关事实
已验证前沿模型存在涌现能力，即在达到某个参数规模阈值后突然展现出训练目标中未明确包含的能力78% 相似待验证自适应推理技术路线包括难度感知路由、早停机制、预算控制训练及Mixture-of-Depths等，Meta、Google DeepMind等机构在2024-2025年间发表了相关工作72% 相似待验证2024年多项研究发现部分模型在标准基准上的优秀表现源于训练数据中混入了基准测试题目本身（数据污染）70% 相似待验证该理论的核心预测是：上下文预测器很早就可用，在训练数据量尚小时就已经存在；而专业化预测器只有在训练token数量超过数据生成过程的参数量之后才会出现。69% 相似待验证大模型进入后预训练时代后，单纯堆砌参数带来的能力收益愈发递减，厂商转向后训练阶段寻求突破69% 相似
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