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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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梁斯表示，2024年我国共降准两次，释放超2万亿元流动性。降准后，央行“其他存款性公司存款”项下的法定存款准备金，转化成超额存款准备金，金融系统的可用资金增加，但没有表现为央行资产负债表的增减；与此同时，银行还会用部分资金偿还到期MLF，两项对冲后，导致资产负债同时减少，但货币政策并未紧缩。
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