本研究探讨了神经网络缩放法则在大型AI模型设计中的应用，指出现有策略的局限性，并提出适应性缩放策略，强调数据效率和架构约束的重要性，为模型优化提供理论支持。
该研究论文探讨了在保持创新的同时控制人工智能增长的方法，分析了现有治理框架的局限性，并提出了适应性治理策略，以实现创新与安全控制之间的平衡。
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