随着数据量的增加，大多数模型会经历幂律泛化改进，直至数据量接近其有效容量。在这种情况下，参数为 170 万的模型的准确率在大约 170 小时的音频数据时开始趋于平稳，而参数为 600 万的模型在大约 860 小时的音频数据时趋于平稳（也就是说，大约是前者的 5 倍，这与模型尺寸的差异情况类似）。更大的模型（例如，参数为 8700 万的模型）在更大的数据集规模下，其泛化误差也更接近最佳拟合趋势。

哈佛斯坦福MIT等机构首次提出「精度感知」scaling law，揭示了精度、参数规模、数据量之间的统一关系。数据量增加，模型对量化精度要求随之提高，这预示着AI领域低精度加速的时代即将结束！ 就连「量化」也不管用，scaling law真的要终结了吗？ 一提scaling law ...

《Lossless Scaling》是一款可用于任何游戏的帧生成工具，可以大幅提升游戏帧率。很多玩家还不知道该怎么使用，那么接下来小编就为大家带来了使用教程，一起来看看吧。 1、下载安装 Lossless Scaling Lossless Scaling 是 Stream 上一个收费软件。官方正版需要到 Stream 上 ...

当学生Ilya公开质疑“Scaling Law是否已触及天花板”时，他的导师、被誉为“AI教父”的Geoffrey Hinton却给出了截然相反的判断。这场师徒间的观点交锋，让科技界对人工智能发展路径的讨论再度升温。 回溯历史，Ilya曾是Scaling ...