苹果也在蒸馏大模型，给出了蒸馏Scaling Laws
苹果也在蒸馏大模型，给出了蒸馏Scaling Laws蒸馏模型的性能可以量化估算了。
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6310 点击 2025-02-14 15:41
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蒸馏模型的性能可以量化估算了。
刚刚，OpenAI奥特曼的最新AI观察出炉：Scaling Law将保持不变，短时间内没有理由停止对AI进行指数增长级的投资！1、AI能力与投入资源呈对数关系 2、AI使用成本每年降低约10倍 3、AI带来的社会经济价值呈超级指数增长
Ilya Sutskever 在 NeurIPS 会上直言：大模型预训练这条路可能已经走到头了。上周的 CES 2025，黄仁勋有提到，在英伟达看来，Scaling Laws 仍在继续，所有新 RTX 显卡都在遵循三个新的扩展维度：预训练、后训练和测试时间（推理），提供了更佳的实时视觉效果。
近日，资深机器学习研究科学家 Cameron R. Wolfe 更新了一篇超长的博客文章，详细介绍了 LLM scaling 的当前状况，并分享了他对 AI 研究未来的看法。
2028年，预计高质量数据将要耗尽，数据Scaling走向尽头。2025年，测试时计算将开始成为主导AI通向通用人工智能（AGI）的新一代Scaling Law。近日，CMU机器学习系博客发表新的技术文章，从元强化学习（meta RL）角度，详细解释了如何优化LLM测试时计算。
OpenAI的新Scaling Law，含金量又提高了。
对 LLM 来说，Pre-training 的时代已经基本结束了。视频模型的 Scaling Law，瓶颈还很早。具身智能：完全具备人类泛化能力的机器人，在我们这代可能无法实现
下一代 AI 的发展，似乎遇到了难以逾越的瓶颈。去年 12 月，OpenAI 在 ChatGPT 两周年期间连续发布了 12 天，我们期待的新一代大模型 GPT-5 却从头到尾没有踪影。
我亲眼见证了数据量的爆炸式增长以及行业的巨额投入。当时就很明显，AI是推动这些数据增长背后的关键动力。那是一个非常有趣的时刻——Meta正在完成“移动优先”的过渡，开始迈向“AI 优先”。
近期关于 scaling law 的讨论甚嚣尘上，很多观点认为 scale law is dead. 然而，我们认为，高质量的 “无监督” 数据才是 scaling law 的关键，尤其是教科书级别的高质量的知识语料。此外，尽管传统的语料快枯竭了，但是互联网上还有海量的视频并没有被利用起来，它们囊括了丰富的多种模态的知识，可以帮助 VLMs 更好好地理解世界。