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很多人认为，Scaling Law 正在面临收益递减，因此继续扩大计算规模训练模型的做法正在被质疑最近的观察给出了不一样的结论研究发现，哪怕模型在「单步任务」上的准确率提升越来越慢，这些小小的进步叠加起来，也能让模型完成的任务长度实现「指数级增长」，而这一点可能在现实中更有经济价值。

谁说Scaling Law到头了？新研究：每一步的微小提升会带来指数级增长（插图

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如果继续扩大计算规模，边际收益却在递减，企业继续真金白银投入更大模型的训练是否还是一个合理的选择？大概从去年开始，AI 领域就在争论这一问题最近，有篇论文给出了一个有意思的观点：虽然 scaling law 显示

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