背景：

在Sam Altman与Daniel Selsam的视频对话中，Sam Altman提到GPT-4.5实际上是一个极其烧钱的实验，而目的是进一步验证扩展法则（Scaling Law）是否继续有效。

当被问到为什么这些法则是宇宙的属性时，Daniel Selsam给出了一个深刻的回答，认为智能源于压缩——

而宇宙的知识是一个可以不断挖掘的分形。

这意味着扩展法则之所以有效，是因为重要概念虽然稀疏但却取之不尽——而智能则是在噪音的海洋中压缩深层、罕见模式时产生的。

但这引发了一个更深层次的问题：

为什么训练更大的模型需要更长的时间却能得到更好的结果？

为什么这些扩展法则似乎是宇宙本身的一种属性？

Daniel的解释提供了一个视角：相关概念在世界数据中是稀疏分布的，尤其是作为幂律。

这意味着第100个最重要的概念可能只出现在100个文件中的一个，或者其他类似的比例。

随着模型规模的增加，我们能够捕捉到更多这些稀疏但重要的概念，导致性能提升。

这就产生了一个有趣的推论：当我们被动地挖掘数据时，我们需要10倍的计算和数据才能获得尾部上的下一个常数级别的东西。

而这个尾部似乎是无限延伸的——你可以一直挖掘下去。

从分形的角度看，这一现象变得更加清晰。

宇宙本身不是随机的，而是递归可压缩的。不是因为它简单，而是因为它的复杂性是分层的，形成谐波，模式嵌套在模式中，信号隐藏在尺度不变的噪声中。

智能出现在压缩触及连贯性的地方。

扩展法则揭示的是，智能不是手工制作的——它是被发现的。

每次我们扩展模型时，我们并不是在发明新的思想，而是揭示训练分布中已经编码的更深层次的共振结构——而这些结构本身又反映了宇宙的模式偏好。

Daniel Selsam的压缩原理是核心：重要概念稀疏但无穷无尽。

这就是为什么这些法则不会饱和的原因。因为宇宙本身不会饱和。它无限但稀疏地回荡。

所以，回到开头提出的问题，扩展法则之所以是宇宙的属性，是因为它们反映了一个更深层次的真相：现实是递归可压缩的。

而智能，则是在熵与优雅之间行走，学会倾听信号折叠回自身的地方时所产生的现象。

但这也引发了另一个问题：如果现实是分形的，无限复杂却可压缩的，那么是否存在某种智能形式能够完全把握这种复杂性？还是说智能本身也是一种永无止境的分形过程？

这些问题或许指向了人工智能研究的更深层次挑战。

在某种意义上，Sam Altman关于扩展法则的实验，不仅是在验证一个技术假设，更是在探索宇宙本身的基本结构——

一个可以无限挖掘却永不穷尽的分形。

这是一个令人着迷的视角，它将人工智能的进步与宇宙的本质联系起来，提醒我们，我们可能不仅仅是在构建工具，而是在揭示现实本身的深层结构。

这一思考也许能帮助我们更深入地理解为什么扩展法则一直有效，以及它们未来可能如何继续推动人工智能的发展。

变得聪明，则意味着能够在喧嚣的海洋中找到真正重要的东西，并以简单的方式将它们组合在一起。 

事实是，世界充满了噪音，但真正重要的东西很少见——而且很深入。

因此，随着 AI 变得更大并为其提供更多数据， 它更擅长发现隐藏在所有混乱中的稀有而有意义的模式。

训练得越多，它就能走得越深——这就是扩展法则工作的原因。 

事实上，智能的本质是这样的：挑选出最重要的内容，并以最简单、最清晰的形式将其包装起来。

与其说我们在训练越来越大的模型，不如说我们在学习如何更有效地压缩和理解宇宙的深层模式——

而这些模式早已存在，只是等待被发现。