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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。

在AI活跃登场的高光时刻，我们需要回顾人类的文化传统，特别是从文艺作品中来寻找启发、灵感和动力，来洞察科技、重塑想象。美国学者梅厄在其著作《神工智能：诸神与古代世界的神奇造物》中提出一个有趣的观点：人类探索、思考AI以及与之并存的历史，或许比我们了解得更为久远，如中国古代传说中的偃师造人，古希腊神话中的青铜机器人塔洛斯、邪恶机器人潘多拉等，古人早就开始寻找AI改变人类感知世界、交流情感、管理社会、探索生命的方式，前人的智慧和经验需要引起更多重视。同样，从200多年前的科幻小说《弗兰肯斯坦》开始，浩如烟海的科幻作品中，关于AI丰富而辽远的畅想涉及主体存在与意识觉醒、人机协作、权利与责任、安全与风险等重要命题，更是宝贵的财富和资源，急需进行系统打捞和借鉴。

　　　　今年10月，62岁村民赵四月随着儿子儿媳以及5岁的孙子一起“上楼”，他们是第一批搬入林坪村集中安置点的村民。年轻人很快适应了“上楼”的生活。在村民谢彦彦看来，新房子不仅通了水电气，方便做饭，还是集中供暖，孩子上学也非常方便。谈起“上楼”，老人多是故土难离。赵四月更喜欢老家，那里有她和老公的回忆，更与她60余年来的生活方式高度匹配。但儿子、儿媳都说安置点好，孩子上学方便，她就来了。她也在慢慢学习“上楼”后的新生活方式。