概念
也叫：规模化定律、scale laws
描述模型性能随数据、参数和计算量增长的规律，是当前 AI 发展的核心驱动力。
最近变化
2026-06-02 · Transformer 是目前最强的可扩展模型，但并非智能的终极答案
scaling laws 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
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Anthropic 联合创始人兄妹揭示 Claude 限速主因：2026 年 Q1 实际增速年化达 80 倍，远超原定 10 倍算力规划。公司正通过 SpaceX 等大规模算力合作应对。
入选理由：Claude 限速因实际使用增速达年化 80 倍，远超 Anthropic 按 10 倍设计的算力弹性。
Transformer 架构虽仍主导当前 AI 发展，但其局限性促使 postTransformer 路径探索；未来智能可能来自混合架构与更高效推理机制，而非单一范式。
入选理由：Transformer 是目前最强的可扩展模型，但并非智能的终极答案
Datadog 发布 Toto 2.0，首次实现时间序列基础模型的规模定律。
入选理由：Toto 2.0 参数范围覆盖 4M 到 2.5B，每个版本均超越前代性能。
与「scaling laws」经常一起出现的 AI 术语。
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