执两用中网广州市公用事业技师学院举行校园敞开日活动
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就像园林大师不会盲目寻求最高树木，市公师学AI工程师经过缩放规则寻觅甜美点：市公师学在算力预算内，找到使（功能进步／资源耗费）比值最大的参数─数据─算力组合，这便是DeepSeek以算法突围而出的关键所在。在人工智能（AI）和深度学习（DL）范畴，用事业技院举园敞缩放规则（ScalingLaws）指的是模型功能怎么随核算量、参数规划和数据量的添加而改变的规则。
假如用培养一棵树的比方来了解缩放规则，行校树的树根深度即为大模型的模型参数量。当树根更深（模型参数量更大）、开日土壤更肥（练习数据量更大）、开日阳光更足（算力更强），果实会越来越甜（模型功能更强），且甜度进步速度超越投入添加─直到遇到玻璃天花板，此刻再添加投入，甜度增幅急剧放缓。这些规则协助研究者了解怎么进步AI功能，活动以及是否值得投入更多资源来练习更大的模型
图：广州香港大学举行人工智能教育饱览，进步社会对人工智能技术和素质的知道。运用数据练习AI大模型，市公师学有潜在侵权危险，特别是当练习数据触及受版权维护的内容、个人信息或受限制的商业数据。
简略来说，用事业技院举园敞该案触及数据价值分配权，判定成果将重塑AI职业的数据获取本钱与立异速度。
争议焦点在于，行校模型输出是否构成演绎著作，以及练习阶段的暂时数据覆製是否适用合理运用。在人工智能（AI）和深度学习（DL）范畴，开日缩放规则（ScalingLaws）指的是模型功能怎么随核算量、参数规划和数据量的添加而改变的规则。
假如用培养一棵树的比方来了解缩放规则，活动树的树根深度即为大模型的模型参数量。当树根更深（模型参数量更大）、广州土壤更肥（练习数据量更大）、广州阳光更足（算力更强），果实会越来越甜（模型功能更强），且甜度进步速度超越投入添加─直到遇到玻璃天花板，此刻再添加投入，甜度增幅急剧放缓。
这些规则协助研究者了解怎么进步AI功能，市公师学以及是否值得投入更多资源来练习更大的模型图：用事业技院举园敞香港大学举行人工智能教育饱览，进步社会对人工智能技术和素质的知道。
