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一般而言，训练神经网络耗费的计算量越大，其性能就越好。在扩大计算规模时，必须要做个决定：是增多模型参数量还是提升数据集大小 —— 必须在固定的计算预算下权衡此两项因素。
Scaling law发展到最后，可能每个人都站在一个数据孤岛上。
2003年夏天的一个周日，AI教父Hinton在多伦多大学的办公室里敲代码，突然响起略显莽撞的敲门声。
在 AI 领域，扩展定律（Scaling laws）是理解 LM 扩展趋势的强大工具，其为广大研究者提供了一个准则，该定律在理解语言模型的性能如何随规模变化提供了一个重要指导。
近年来，「scaling」是计算机视觉研究的主角之一。随着模型尺寸和训练数据规模的增大、学习算法的进步以及正则化和数据增强等技术的广泛应用，通过大规模训练得到的视觉基础网络（如 ImageNet1K/22K 上训得的 Vision Transformer、MAE、DINOv2 等）已在视觉识别、目标检测、语义分割等诸多重要视觉任务上取得了令人惊艳的性能。
当计算预算低时，重复使用高质量数据更好；当不差钱时，使用大量数据更有利。
“Scaling Law不是万金油”——关于大模型表现，华为又提出了新理论。
AI-Native 的应用 Day One 就应该收费。这几乎是开发者当下的共识。
过去几年，借助Scaling Laws的魔力，预训练的数据集不断增大，使得大模型的参数量也可以越做越大，从五年前的数十亿参数已经成长到今天的万亿级，在各个自然语言处理任务上的性能也越来越好。
“中国有世界上最好最优秀的B端和C端市场，把做AI应用的门槛和成本降下来，就会激发出更大的产业应用空间。”