**扩展定律：大语言模型背后的核心法则**

_Scaling Laws: The Law Behind Every LLM_

> 本文回顾了过去几年中关于大语言模型（LLM）扩展定律的演变，从Kaplan到Chinchilla再到Inference-Optimal策略，探讨了参数与数据之间的权衡如何影响模型性能。

**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-07-30 23:32（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://aidoses.substack.com/p/scaling-laws-the-law-behind-every)