标题：AI规模定律：为什么Scaling Law如此重要？ 正文： Scaling Law为何重要？ 通用智能革命中，Scaling Law频繁提及，为何它如此关键？理解变革的核心在于打破常规思维，借鉴自然法则。大自然中复杂体系的自相似性原则，即Scaling Law，揭示了规模与性能之间的非线性关...

### 大模型时代强化学习线上圆桌论坛 **时间与地点**：雷峰网将于8月28日（周三）晚间8点至10点举办一场线上圆桌论坛，主题为「大模型时代的强化学习」。 **嘉宾阵容**：论坛特邀四位行业顶尖专家——新加坡南洋理工大学安波教授、南京大学俞扬教授、天津大学郝建业副教授与清华大学许华哲助理教授...

大模型时代可能迎来转折点，业界大佬 Andrej Karpathy预测AI模型将进入瘦身阶段。他表示，未来模型将变得更小但更智能，与数据驱动和计算能力提升的传统发展路径相反。随着OpenAI和新独角兽推出更紧凑的模型，如GPT-4o mini，焦点转向小而强、成本效益高的设计。Karpathy认为，大模型可能过于依赖记忆而非深度理解，而高质量数据集的提升将助力训练更小型、高效模型。他以特斯拉自动驾驶为例，提及利用弱模型生成清洁数据的方法。专家们认为，这可能标志着从「越大越好」到效率优先的转变，小模型将重新定义AI中的「智能」。讨论中涉及的知识蒸馏概念和对多任务测试局限性的认识，引发关于是否需要多个小模型协作的探讨。这场AI领域的革新似乎预示着更灵活、高效的模型时代的来临。