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　　　　研发过程中，赖诺林也遇到过一些不好处理的场景。他举例说，在学校里，学生们齐声朗读的声音会被降噪模型误认为是噪声而消除，“但通过AI模型，现在可以支持整个班级一起朗读的声音被拾取了，而上课过程中学生动一下桌椅、翻一下书和老师讲课的声音，都可以被精准‘剔除’”。

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。

　　　　“接受这份工作有一些风险，我刚刚结婚，我和妻子不得不收拾行李搬到普林斯顿。”最重要的问题是，计算机科学课程教什么？因为当时没有这样的课程和教科书。普林斯顿大学的人回答，只需要看一些研究论文或者其他资料，并教授其中的内容。