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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。

如果能有一套完善的自我修复的自动化标定程序，那么这种情况就可以大大避免。实际上，王乾坤现在每天的主要工作就是参与这套自动化标定程序的开发。“程序开发有个过程，因为它还需要在量子计算机上不断地测试和验证，以保证其满足需求的可靠性。”王乾坤说。

　　　　刘杰希望家长不要为了打卡而打卡。比如阅读打卡，本意是为了鼓励孩子多阅读，让孩子感受到语言的魅力并在阅读过程中逐渐学会运用语言去表达自己，如果家长能理解这一点，打卡就会变成一件很有意思的事情，也就没有那么难坚持了。在刘杰看来，孩子还小，他们对于某件事的认知往往很大程度取决于家长，如果家长只是把每天的亲子阅读它当作一个打卡任务，那孩子也会觉得是在完成任务，如果家长很享受每天的亲子阅读时光，那孩子也能慢慢感受到阅读的美好。