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Scaling Law（缩放定律）是描述大语言模型性能随模型参数、训练数据和计算量增加而呈幂律提升的规律。它指导了大规模AI训练的资源分配策略，是理解GPT、Llama等超大规模模型效果的核心理论，但也存在边际递减和涌现能力等需要警惕的陷阱。
近期常被查询的 AI 概念。
