大语言模型通过 CoT 已具备强大的数学推理能力，而 Beam Search、DVTS 等测试时扩展（Test-Time Scaling, TTS）方法可通过分配额外计算资源进一步提升准确性。然而，现有方法存在两大关键缺陷：路径同质化（推理路径趋同）和中间结果利用不足（大量高质量推理分支被丢弃）。
最近，工业界“RAG已死”甚嚣尘上。过去几年，AI领域的主旋律是“规模定律”（Scaling Law），即更大的模型、更多的数据会带来更好的性能。即便偶然有瑕疵，也认为只是工程上的不足，并非数学上的不可能。
原来，Scaling Law在32年前就被提出了！ 不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。
GPT-5发布半月，却被连连吐槽。如今，一张基准与GPT-4对比基准测试图，证明了Scaling Law没有撞墙。七年间，从GPT-1到GPT-5十四个花式Prompt对决，实力差一目了然。
奥特曼称GPT-5「比人聪明」，但OpenAI首席运营官Lightcap澄清：这不是AGI。这只是能力过剩的冰山一角——我们仍有十年产品可建，模型越智能，融合越要精妙。GPT-5标志着从纯智商到反思能力的全面跃进。
大模型好不容易学会数r，结果换个字母就翻车了？ 而且还是最新的GPT-5。 杜克大学教授Kieran Healy表示，自己让GPT-5数了数blueberry里有几个b，结果GPT-5斩钉截铁地回答3个。
蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1： 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
OpenAI前研究员、Meta「AI梦之队员」毕书超在哥大指出：AGI就在眼前，突破需高质数据、好奇驱动探索与高效算法；Scaling Law依旧有效，规模决定智能，终身学习才是重点。
GPT-5更近了！今天，神秘模型Horizon Alpha火遍全网，编码首测性能逆天，各种三方基准实测相继放出。就在发布前夕，OpenAI核心大脑专访坦言模型还有瓶颈，但坚信Scaling Law没有尽头。
Anthropic 联合创始人 Jared Kaplan 是一名理论物理学家，研究兴趣广泛，涉及有效场论、粒子物理、宇宙学、散射振幅以及共形场论等。过去几年，他还与物理学家、计算机科学家们合作开展机器学习研究，包括神经模型以及 GPT-3 语言模型的 Scaling Law。
