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正文:2025年8月,国外学者P.V. Coveney和S. Succi发表研究警告称,大语言模型(LLM)依赖的Scaling Law在提升预测不确定性方面存在严重缺陷,可能导致‘退化式AI’风险。他们指出,LLM通过暴力数据扩展追求性能提升可能积累错误与不准确性,根本原因在于非高斯波动引发的信息灾难。研究强调,当前极低的扩展指数表明行业已进入收益递减阶段,继续盲目扩张算力将加剧问题。为避免退化式AI,研究团队呼吁回归科学方法,利用物理规律和问题导向的小规模网络替代粗暴扩展路径。

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