在人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，缩放缩放定律（Scaling Laws）指的定律是模型性能如何随计算量、参数规模和数据量的缩放增加而变化的规律。这些定律帮助研究者理解如何提高AI性能，定律伊田园区二三区以及是缩放否值得投入更多资源来训练更大的模型。

　　如果用“培育一棵树”的定律真人秀软件比喻来理解缩放定律，树的缩放树根深度即为大模型的模型参数量；土壤养分为训练数据量，阳光能量为计算资源，定律果实甜度为模型性能。缩放当树根更深（模型参数量更大）、定律土壤更肥（训练数据量更大）、缩放阳光更足（算力更强），定律果实会越来越甜（模型性能更强），缩放且甜度提升速度超过投入增长─直到遇到“玻璃天花板”，定律此时再增加投入，缩放甜度增幅急剧放缓。

　　就像园林大师不会盲目追求最高树木，AI工程师通过缩放定律寻找“甜蜜点”：在算力预算内，找到使（性能提升／资源消耗）比值最大的参数─数据─算力组合，这就是DeepSeek以算法突围而出的关键所在。

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