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研究者首先定义 LLM 在现实场景中的推理过程。对于一个问题 r_0，模型会通过自回归方式生成一个包含 L 个推理步骤的响应序列：R = [r_1,r_2,…,r_L]。

1. 人工智能模型的智能大致等于用于训练和运行该模型的资源的对数。这些资源主要是训练计算、数据和推理计算。看起来，你可以花费任意数量的资金，获得持续且可预测的收益；预测这一点的 Scaling Law 在许多数量级上都是准确的。