回复@花匠秀: 其实涉及到一个涌现的问题，就是scale到一定规模后，模型会突然出现很强大的能力，OpenAI称之为“涌现”。这可能说明一个问题，模型能力和算力不是线性关系，而是达到一定规模后会量变产生质变。这个质变的量是多少，前沿AGI的公司都在探索，用的参数不一样，可能量也不一样。就像这次特斯拉FSD突飞猛进，马斯克宣布8.8就能robotaxi了，这个都超出很多他们公司人的预期，我觉得只能用涌现来解释。这种“涌现”，肯定所有大厂都体会过，所以他们不可能停止算力投入。因为一旦你停止了，别人继续投，别人“涌现”了更强大能力，你的业务就被别人降维打击了。这就是杨植麟说的，你去做AIGC、做应用，结果人家AGI公司取得突破，掉过头来做应用，你就被降维打击了，用户会全部流失掉。所以，Scaling Laws揭示的是AI时代最本质的问题，目前看，这个矛盾的主要方面还是算力。//@花匠秀:回复@Augustusss:这么说没问题，但值得思考的是Scaling Law也可能有瓶颈，但到没到瓶颈不懂，纯吃瓜