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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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执行空间站任务时，航天员要对空间站组合体运行进行监控管理、维护维修，完成大量站务管理、物资管理、空间实（试）验等工作，需要掌握学科门类众多的知识和技能。比如，航天员在轨使用的各类飞行手册有70多册，共计约390万字。航天员要熟知这些内容，当需要时能快速查找，对关键内容更是烂熟于心。因此，航天员需要进行大量空间站技术、空间实（试）验技术等航天专业技术训练。
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