本文探讨神经语言模型与儿童语言习得的关联。作者指出，现有语法评估基准不够严格，模板化基准缺乏结构多样性，小数据下模型易被简单基线匹配；在LI-Adger数据集上，模型判断与人类不一致。文章还涉及用大模型生成儿童教育材料、词汇简化、口语学习评估，以及BabyLM挑战中语境大小、合成数据迭代导致多样性下降等研究，并建议加强模型与儿童习得实证研究的联系。