通俗解释
OpenAI 发现语言模型的损失与规模之间存在跨越多个数量级的幂律关系，因此可以用小模型实验预测大模型效果，并决定如何分配算力。这是“大力出奇迹”的理论依据。
用在哪里：所有前沿模型的训练规划
01原始论文
Scaling Laws for Neural Language Models
Jared Kaplan, Sam McCandlish, Tom Henighan, et al. · 2020
arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API
02知识位置
左边先学；右边是学完它之后可以学的。
相关：测试时计算扩展
左：前置 · 右：后继 · 虚线：相关。看完整关系图 →
03学习资料
官方文档、图解、课程和参考实现，链接都核对过。
04在课程里哪里学
所在学习路线：从零理解一个大模型
给 AI 读 / 数据说明
- 核实状态：已核实，核对于 2026-10-21。
- JSON: /api/learn/algorithms.json (id:
scaling-laws)