本文综述神经缩放规律：交叉熵损失与模型大小、数据量、计算量呈幂律关系；编码器与解码器扩展效应不同，需优化容量分配；构造偏差显著影响扩展表现；微调存在前幂阶段，预学习数据量可提升拟合；多语言模型中译入英语的模型有效参数更多；缩放规律可用于模型选型与加速开发。