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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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每天早晨6点左右，“吉林雾凇”公众号的运营人员会收到吉林市文广旅局的雾凇监测数据，更新一则当日晨报，阅读量通常迅速过万。两小时后，旅游大巴车会挤满推荐景点外的道路，“人一年比一年多”。即使是在无风的日子，雾凇也会在上午散去，评论区关于“明天有没有雾凇”的询问，谁都无法回答。
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