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2022年DeepMind发表的Chinchilla论文修正了最优计算资源分配策略，指出此前模型普遍存在过大但训练不足的问题
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8/28/2026
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Unverified2022年DeepMind发布的Chinchilla论文修正了原始Scaling Laws，指出应在给定计算预算下同比例扩展参数量和训练数据量80% similarUnverified模型微调的真正难点在于高质量训练数据的构建与清洗、防止灾难性遗忘，以及量化后的推理部署72% similarUnverified文生图模型的理解本质上是大规模统计关联，面对训练集中稀少出现的长尾概念时生成质量会显著下滑69% similarUnverified模型错误可归因于知识缺失、推理能力不足或指令跟随偏差，分别对应补充预训练数据、引入思维链训练数据和优化SFT数据分布等修复路径68% similarUnverifiedLeCun批评自回归LLM在系统2慢思考上存在根本性局限、对物理世界缺乏基础、token预测训练信号是平面的66% similar
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