juejinlong
首席bug官
武器库是RTX战术核弹
蟹老板！我要说的是如果有一天，我真的实现了，我生命中的梦想，我永远也不会让我的双脚，站在这油污的地板上
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- Scaling Law（规模法则） 是大模型领域一个非常核心的“经验定律”。简单说，它描述了：当你给模型投入更多的算力、更多的数据和更大的参数量时，模型的能力会如何可预测地提升。
这个概念最早由OpenAI在2020年的论文《Scaling Laws for Neural Language Models》中系统性地提出。它的核心结论可以概括为：
核心结论：幂律关系
模型的性能（通常用测试集上的交叉熵损失表示）与三个因素之间存在平滑的幂律关系：
参数量（N）：模型的大小。
数据集大小（D）：训练用的token数量。
计算量（C）：训练所消耗的浮点运算次数。
关键发现是：损失（误差）与这三个因素（N, D, C）的幂成正比。 比如，要想把损失减半，你需要把参数量、数据量或计算量提高一个固定倍数（比如10倍）。
这意味着，性能的提升是可预测的。通过在小规模上做实验，你可以很准确地预测出把模型扩大100倍、1000倍时，性能具体会提升多少。展开评论点赞 - 无论你贡献多大，只要退出成本高到让你不敢动，那你当前的贡献，就只是在为你不敢离开的选择付费，而不是在创造属于你自己的价值。
现代职场和婚姻越来越强调可退出性，竞业限制，离婚协议都在推高退出成本赞过 11 - 解码即权力:
法庭上，法条是编码，法官是解码器；公司里，KPI体系是编码，管理者是解码器；社交媒体上，算法是编码，平台是解码器。我们不是信息的被动接收者，而是活在被特定解码规则构建的现实中。这就是为什么争夺定义权，总是一切博弈的终极战场。赞过 评论1 - keep moving
在外面残血了，按下B键盘，等待七秒后可以回到自己的泉水。 如果泉水在帮你回血，那说明泉水是个好泉水。 如果泉水并不能帮你回血，那说明泉水已经失去功能了。 如果泉水开始攻击你的血条了，那说明这压根不是你的泉水。 如果这个泉水还会跟着你移动并持续性的攻击你，那就想尽办法换地图，不要让泉水找到你，否则就可能只能重开了。展开等人赞过 评论4