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　　　　每周，严健都要召开课题组全体会议，重点沟通近期研究遇到的问题。组会就是主要讨论失败的地方——他们的会议讨论充分而激烈，不同的观点都会得到严健的鼓励。日常各类问题，课题组可以随时商量，严健及实验室青年教师的微信和办公室随时对学生开放。

在威宁彝族回族苗族自治县壹方职业技能培训学校的训练场上，数十名学员正开着叉车模拟作业。“这个叉车培训基地今年刚开办，已经招满第三期学员。”学校负责人程军虎介绍，叉车工的月收入比普工要高2000元左右。学校主要通过村两委及劳务经纪人吸纳学员，大多是农民工和脱贫户。

　　　　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。