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最新观点和证据表明，喜母中国科技巨头百度比OpenAI更早实现了这一突破。DarioAmodei表示，吴奇随着提供给模型的数据量增加、模型规模的扩大以及训练时间的延长，模型的性能开始显著提升。这一思想广泛归功于OpenAI在2020年发表的论文《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》，隆当自那以后，这个概念已成为AI研究的基石。

据《南华早报》，爸微博报在上海举行的百度世界大会2024上，百度宣布了新技术，用以减轻图像生成中的幻觉问题——即生成误导性或事实不一致的图像。Meta研究员、喜母康奈尔大学博士候选人JackMorris在X（前Twitter）上引用了一篇标题为《DeepLearningScalingisPredictable,Empirically》论文，喜母论文于2017年由百度硅谷人工智能实验室发布，详细讨论了机器翻译、语言建模等领域的Scaling现象。

大模型发展的核心是ScalingLaw——这一原则认为，吴奇训练数据和模型参数越大，模型的智能能力就越强。

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