★
القائمة
الرئيسية كيف يُبنى قائمة المراقبة المنظومة
الأجهزة الشرائحمقارنة الرقائق الخوادم والأنظمةالشبكات الذاكرةالمصانع والتغليف التبريد
المنشآت مراكز البياناتالطاقة المشاريعالحوسبة السحابية وحوسبة GPU
الذكاء نماذج الذكاء الاصطناعيالبرمجيات منتجات الذكاء الاصطناعيمعايير الأداء أوراق بحثيةمجموعات البيانات المفاهيم
النظام البيئي الشركاتالأسهم الأشخاصالجدول الزمني الاتجاهاتمستقبل الذكاء الاصطناعي
تعلّم الأخبار استفسر عن البيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي
حول من نحن المنهجية البيانات وواجهة API إخلاء المسؤولية
الخيارات
البيانات وواجهة API

وصول مجاني للقراءة فقط بصيغة JSON إلى البيانات المخزّنة مؤقتاً في الموقع.

الوضع الداكن

العرض الإرشادي
هل مصطلحات الرقائق ومراكز البيانات والنماذج جديدة عليك؟ نشرح المصطلحات الرئيسية أثناء تصفحك بلغة واضحة ومبسطة. البيانات نفسها، مع الشرح مدمجاً فيها.

عرض الخبراء
أنت تعرف المنظومة بالفعل. البيانات فقط: نظيفة وسريعة ومدمجة، دون شروح إضافية. هذا هو العرض الافتراضي.

لغة الواجهة
‹ رجوع
الرئيسية › المفاهيم › Scaling Laws

Scaling Laws

مفهوم التدريب والاستنتاج

The empirical curves that justify the capex on this site.

أنت تطّلع على سجل شرح مفهوم: ما معنى هذا المصطلح بلغة واضحة، والسجلات التي يربطها معاً.

Scaling laws (Kaplan 2020; Chinchilla 2022) show model loss falling predictably as compute, parameters and data grow together — the smooth curves that convinced investors trillion-dollar infrastructure was rational. Chinchilla corrected the recipe (more data per parameter); test-time compute added a second axis; the open question — whether pre-training returns are flattening — is the trillion-dollar debate, with Ilya Sutskever's 'age of scaling is over' remarks its sharpest statement.

كيف يرتبط هذا ببقية المنظومة

روابط هذا السجل في لمحة — انقر على أي مجموعة للانتقال إليها.

المصادر

Kaplan scaling laws ↗

السجل مراجَع بتاريخ 2026-01-15 — عرض المنهجية.