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2022年Google Research和Stanford的研究者在论文中首次系统性地描述了涌现能力（emergent abilities）现象：当模型规模跨过某个阈值时，在特定任务上的表现会从近乎随机跃升至显著高于基线
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9/6/2026
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Unverified2023年Stanford的研究对涌现能力提出质疑，指出所谓'涌现'可能是评估指标选择的人为产物，使用连续性更好的指标重新评估时，许多看似突然的能力跳跃实际上呈现为平滑的渐进提升79% similarUnverified涌现能力指大模型在达到某个规模阈值后突然展现出小模型不具备的能力，这一现象由Google研究团队在2022年系统性记录78% similarVerified涌现能力指当模型规模超过某个临界阈值后，某些此前不存在的能力会突然出现，性能出现断崖式跃升76% similarUnverified涌现能力指大模型某些能力在特定参数量阈值后突然出现，由Wei et al. 2022年论文系统记录74% similarUnverified在某些任务上，仅因随机种子不同导致的性能波动幅度可能超过某些论文声称的方法创新带来的提升70% similar
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