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　　　　“这些超短周期行星的发现，为行星系统的早期演化、行星—行星相互作用以及恒星—行星相互作用的动力学研究提供重要线索，对行星形成理论研究有重大意义。”葛健说，这项研究为在高精度光度观测数据中快速、高效搜寻凌星信号提供了新的研究方式，也充分展示出人工智能在海量天文数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力。

随后，有网友举报了这位博主的违规行为，郑开马拉松组委会调查发现，这位参赛者和他的儿子原本报名的是欢乐跑，最终进入了全马的发枪区。因此，郑开马拉松发布了处罚公告：该名跑者未按规定在亲子赛道参赛，私自进入马拉松赛道参赛，违反了《2024郑开马拉松赛竞赛规程》的相关规定，因此被禁赛两年（禁止参加2025年和2026年郑开马拉松）。

　　　　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。