AI 摘要
前往原文在新范式下，LLM 领域的 scaling law 会发生变化：计算量变大仍会带来模型智能的提升，但会从模型参数量变大，转移到 inference-time compute 增加，也就是模型进行更多 RL 探索。
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在新范式下，LLM 领域的 scaling law 会发生变化：计算量变大仍会带来模型智能的提升，但会从模型参数量变大，转移到 inference-time compute 增加，也就是模型进行更多 RL 探索。
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Kevin Scott表示，过去20年里，人工智能领域最重要的进步都与“规模”有关；OpenAI的潜力在于未来可能成为构建AI平台的基础；数据的质量比数量更重要。
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沿着 Scaling Law、卷模型性能，可能会走到「死胡同」。
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从披露的数据来看，我们可以认为Scaling Law有效，不过这次不是堆数据而是堆机器和优化算法。那不管多贵，都意味着这个行业解决问题的价值在增加，所以这个行业安全了。但很多AI大模型公司是真的危险了，因为下一步跟进的成本越来越贵。
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