本研究探讨了大语言模型训练中数据扩展的有效性，强调应根据任务类型进行扩展。提出数据拓扑结构可指导优先扩展的任务，促进计算范式创新，特别是针对低效或不足的任务。

大模型驱动的智能化范式转换正在改变软件产业，计算、开发和交互范式都将受到影响。大模型将以神经网络计算为核心，自动生成代码，实现自然语言交互。每个程序员和软件企业都将受到影响。