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AI 的一个核心特性是 规模驱动性能提升。我和我的联合创始人在 OpenAI 工作时，曾是最早记录这一特性的人之一。在其他条件相同的情况下，训练规模越大，AI 在一系列认知任务上的表现越稳定、越出色。例如，100 万美元训练的模型可能能解决 20% 的关键编码任务，而 1000 万美元的模型可能达到 40%，1 亿美元的模型则可能提高到 60%。这种差距往往极具实际影响——再增加 10 倍的计算量，可能意味着从本科生的水平跃升至博士生的能力。因此，各公司正投入巨额资金训练更大规模的模型。