标签：Scaling Law

Google TPU十年磨一剑：五代训练超算的进化密码 从256到9216：一场关于规模的技术长征 说实话，每次看到芯片数量的增长数据，我都会忍不住重新确认一遍——不是...

当小模型掌握了所有基础常识，大模型还有什么不可替代？本文从斯坦福Potts团队数据诱导资源竞争实验出发，揭示大模型与小模型的本质差异在于低频复杂能力的获...

当AI开始设计下一代AI：DeepMind描绘的超级智能路径图 2024年12月，Google DeepMind悄悄发布了一篇论文，没有盛大的发布会，没有社交媒体上的病毒式传播，但...

Transformer合著者转身：Sakana AI要用“自我进化”打破算力困局 2026年的AI赛场，跑在最前面的永远是那几张老面孔——OpenAI、Google、Anthropic。它们的故事里...

Meta AI 竞赛逻辑：数据、规模与一场迟到的大会对话 说实话，每隔一段时间，硅谷就会有一场对话让我忍不住反复咀嚼。这次是 Alexandr Wang——对，就是 Scale A...

AI的真正瓶颈，不是模型，是数据 去年我参加了一场AI工程师的闭门交流会，会上一个做推荐系统的团队分享了他们的“惨痛经历”：花了大半年时间调优模型，AUC指...

从北大“黄金二代”到OpenAI：苏炜杰的AI新征程与一场静悄悄的人才迁徙 --- 2026年5月的最后一天，一则不起眼的社交媒体动态在科技圈悄然流传。北京大学数学科...