熵与优雅：GPT正在解压的宇宙分形密码
在Sam Altman与Daniel Selsam的对话中，讨论了GPT-4.5实验背后的扩展法则。Daniel提出智能源于压缩，而宇宙的知识是一个可以不断挖掘的分形。这引发了一个问题：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？通过压缩原理，AI能发现隐藏在数据中的稀有而有意义的模式，揭示出现实是递归可压缩的本质。
扩展法则
为什么说Scaling Law是宇宙的一种属性？
在Sam Altman与Daniel Selsam的对话中，讨论了GPT-4.5实验验证扩展法则的有效性。Daniel认为智能源于压缩，宇宙知识是可挖掘的分形。随着模型规模增加，能捕捉到更多稀疏但重要的概念，导致性能提升。这引发问题：为什么训练更大模型更有效？智能是否像宇宙一样无限复杂且可压缩？