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　　　　研究团队期望能将本次工作中的创新手段进一步推广到各类光谱中，使用人工智能高效训练和搜寻微弱光谱信号，也推广到图像识别中把多个相关结构截取出来放在一起，产生人工“多结构”图像来高效训练和搜寻微弱图像信号。

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。

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