["OpenAI和DeepMind在Scaling Laws研究中的观点和方法不同","Scaling Laws能预测大模型在参数量、数据量和计算量变动时的损失变化","竞争将推动人工智能发展和人机共存的未来塑造","大语言模型的预训练涉及模型大小、数据量、训练成本的权衡博弈","Scaling Laws可以帮助优化设计决策","DeepMind提出模型大小和数据量应按相等比例扩展，OpenAI倾向选择更大的模型","DeepMind开发了AlphaGo和AlphaFold，展示深度强化学习和神经网络潜力","OpenAI开发了GPT系列模型，展示在生成式模型上的能力","研究结论表明影响模型性能的三个要素相互影响","DeepMind的Chinchilla模型优于之前的大语言模型","国内百川智能和明德大模型也在Scaling Laws研究中有所贡献","DeepMind提出Levels of AGI分类方法，揭示人工智能不同发展阶段"]