OpenAI塌房!Scaling law原作曝bug 萬億算力白燒

2026-07-05 | 來源: 新智元 | 轉到微信 | 有1人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

DeepMind研究員深夜爆料：OpenAI的Scaling Law原始論文竟有致命bug！全球AI白白燒掉萬億算力，GPT-3其實嚴重「虛胖」。

OpenAI誤導了整個AI圈好幾年！

過去五年，整個AI行業都被Scaling Law推著往前沖。

奧特曼堅信AGI的底氣就來自這條曲線。

現在，有人站出來說：這條曲線，一開始就錯了。

不是事後諸葛。說這話的，是當年就在OpenAI做大模型優化的研究員Diogo Almeida。

剛剛，他發出一篇博客，標題冷得發指——《Scaling Laws, Honestly》。

開頭一句直接把話說死：最初那版scaling law是錯的，因為存在一個bug。

傳送門：https://www.completeskeptic.com/p/scaling-laws-honestly

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DeepMind那位以擴散模型封神的Sander Dieleman，轉頭就在推特上把它頂了上去，說這是一段有意思的LLM往事：

原始scaling law因為一個bug而錯了，大概率害得業界在一堆「體量過大、訓練不足」的模型上，白白燒掉了海量算力。

一個bug，燒掉兩年。

當bug被撕開，我們看到的，不僅是算力的黑洞，更是一條被語言本身重塑的、遠比想象中更深刻的智能邊界。

Scaling Law竟是LLM版「地心說」

2020年，OpenAI給出結論：在固定的算力預算下，你應該優先把模型做大，而不是拿更多數據去喂它。

用公式說，最優參數量正比於算力的0.73次方——參數，是那個更該猛沖的變量。

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評論1	游客 [辛.香.氏.說]	2026-07-05 11:09
They are using the worst efficient and laziest ways to build AI ecosystems by pouring huge investments on computing capacities. That was not creative but was making it bigger by piling up high performance chips. Of course, that worked for a while but could not last long. At the end of the day, investments must be paid by revenues with profits. Lots of investments have rushed into AI infrastructures by far but now warning calls become louder than ever for AI sustainability. 贊踩回復 0

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