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规模定律（Scaling Law）指模型能力随参数量和训练数据量增长呈现可预测的规律性提升
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7/19/2026
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VerifiedScaling Law（规模定律）由OpenAI研究员于2020年发现，指模型参数量、训练数据量和计算量按特定比例增长时模型性能会可预测地提升81% similarUnverified规模扩展（Scaling Law）带来涌现能力，即模型在参数突破某一阈值后突然习得此前未经专门训练的推理、类比与创作能力77% similarUnverifiedScaling Law研究发现模型性能与模型参数量N、数据集大小D、训练计算量C之间呈现平滑的幂律关系74% similarVerifiedScaling Law描述了训练数据规模、算力投入、模型参数数量与模型性能之间可用平滑曲线表示的数学规律，由达里奥·阿莫代伊领导的团队命名74% similarVerified推理时扩展（inference-time scaling）通过在推理阶段增加计算量提升模型性能，存在类似预训练的幂律关系72% similar
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