Scaling Law

语音合成也遵循Scaling Law，太乙真人“原声放送”讲解论文 港科大等开源

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Llasa团队分享了他们基于Transformer的语音合成模型的研究成果，该模型展示了通过扩展计算资源来提高语音合成效果的能力。研究揭示了训练时间和推理时间扩展对性能的影响，并开源了代码和权重以供其他研究人员参考。

钛动科技陈德品：Scaling Law在营销应用中也适用，AIGC内容正在催生爆款 MEET2025

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营销应用赛道也有Scaling Law。通过效率提升可以提高爆款发现概率。Tec Creative产品集成通用模型原子能力与场景Know how，快速生成高ROI素材。未来将打造智能剪辑工具和Agent系统，提升交互效率。

预训练将结束？AI的下一步发展有何论调？Scaling Law 撞墙与否还重要吗？

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本周解读AI及机器人技术的3个专题。讨论Scaling Law是否撞墙，指出大模型性能提升可能不再单纯靠堆叠数据和参数规模；世界模型在自动驾驶中发挥作用；麦肯锡报告预测未来18个可能重塑全球经济的领域。

反转！Claude 3.5超大杯没有训练失败，最新爆料：内部自留，用于合成数据和RL训练

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最新文章揭示了Claude 3.5 Opus的训练内幕，并指出Anthropic倾向于用最好的模型进行内部训练以提升性能。尽管存在一些未发布的原因，顶尖实验室仍在加速建设和投资硬件基础设施，表明大模型的Scaling Law仍然有效。