消息,ME News 消息,3 月 27 日,斯坦福大学教授Percy Liang近日指出,扩展定律本质上是回归分析,但若采用有偏的拟合方法,可能会在尖端规模上悄无声息地导致数百万美元的计算资源分配不当。其同事Eric Czech深入研究了Meta、DeepSeek、Microsoft、Waymo等公司在扩展定律中使用的抛物线IsoFLOP拟合方法中存在的一个偏差问题。文中观点认为,正确应用扩展定律对于优化大规模AI训练的资源分配至关重要。
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