Greenblatt：模型深度 3 倍跃升来自架构而非算力堆叠
RyanGreenblatt · x · 2026-09-04
针对「新模型推理深度在 GPT-4 的 2 倍以内」的说法，Ryan Greenblatt 认为这一提升主要来自架构变化而非常规扩展。他算了一笔账：若按开放权重模型的缩放趋势，仅靠常规 scaling 要把深度提高 3 倍，需要参数量增大约 81 倍，相当于算力扩大超过 6000 倍——结论是架构层面的改动起了决定性作用。
所属事件:Greenblatt称新模型深度三倍跃升源于架构而非参数堆叠(4 条相关)→
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