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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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预赛中,日本队田中友理恵、岛徳太郎以14分08秒39的成绩晋级决赛,中国队次旦玉珍和布鲁尔、索朗曲珍和刘建宾、于婧萱和毕禹新分别以第二、三、四的成绩晋级。赛后队员们表示,预赛有意保留体力,在决赛中才全部释放。
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