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只能继续实验，在地上、地下继续调试。孙健印象最深的一个瞬间，是在地下矿井中，他们不断调整抽尘口位置，寻找最佳解法。为了不影响工人作业，掘进机作业时要停下，间隔两三个小时才能调试一次。这是一个煎熬的过程，调着调着，到了一个点，突然效果出现了，粉尘抽进去了，可见度肉眼可见地变高了。这是漫长的实验迎来的惊喜时刻。

　　　　在大模型中，“Scaling Laws”意味着当算力、算法、数据这3个关键因素被不断拉高上限并达到一定程度时，大模型的智能表现将出现跃升，即“智能涌现”。近两年，国内外AI厂商遵循着“Scaling Laws”持续投入，模型体积不断膨胀，参数数量呈指数级增长。“‘Scaling Laws’性价比最高的时候就是GPT-4时期，模型效果随着参数的增加有着指数级的提升。彼时，各大AI厂商纷纷购入高性能GPU，英伟达的市值更是迅速上升。”田丰说。