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大语言模型的 Scaling 范式

大语言模型的 Scaling 范式

从“下一个词预测”到“思维链强化”,Scaling Law 正在重塑大语言模型的能力边界。本文基于 Jason Ming 在 CS7000 的演讲内容,系统梳理了 LLM 的两大 Scaling 范式演进路径,并探讨了其背后的技术挑战、认知机制与未来潜力,是一次关于 AI 核心驱动力的深度复盘。
AI,个人随笔
🤖 从 “AI 瞎编” 到 “会思考”:思维链如何让大模型更聪明?

🤖 从 “AI 瞎编” 到 “会思考”:思维链如何让大模型更聪明?

在人工智能的发展历程中,曾经的AI常常因缺乏逻辑而“瞎编乱造”,给出令人啼笑皆非的答案。然而,如今的AI已经学会了“边想边说”,能够像人类一样逐步推理并得出结论。这一切的转变,都得益于“思维链”(Chain of Thought,简称CoT)技术的出现。本文将带你深入了解思维链如何让大模型变得更聪明,从技术原理到实际应用,探索AI从“语言模仿器”向“类人智能”的关键进化路径。