当Scaling Law应用于推荐场景，模型又将如何表现？ 中科大认知智能全国重点实验室陈恩红团队联合华为诺亚方舟实验室推出推荐模型性能定律，首次对模型的性能与模型、数据的规模和质量进行了定量分析。 针对现有工作只能对推荐大模型Scaling Law ...

在推荐系统领域，随着数字化时代的推进，如何高效准确地为用户提供个性化建议成为了各大企业竞相探索的热点。近日，中科大认知智能全国重点实验室的陈恩红团队与华为诺亚方舟实验室强强联手，推出了一个引人注目的研究成果——推荐大模型性能定律 (Scaling Law)。这一颠覆性理论的提出，标志着推荐系统的未来将会迈入一个全新的阶段，不仅调动了研究者的关注，也为业界的实践提供了一条可行的路径。

在推荐系统的世界里，如何让模型更聪明、更有效？中科大与华为诺亚方舟实验室的合作，给出了一个令人兴奋的答案：推荐大模型性能预测定律。通过首次对模型性能、数据规模和质量的定量分析，研究者们打破了以往仅能对扩展定律做定性分析的局限性，为推荐系统的未来注入了新的活力。

对DiLoCo来说，这依然能保持不错的性能，还能一次性用更多资源，缩短总训练时间。而Data-Parallel似乎更依赖串行训练。这种训练时间的减少还因为通信量降低而加倍明显。

这就是在业界甚嚣尘上的 scaling law 撞墙猜测。简而言之，机器学习的 scaling law 的指的是随着模型大小（参数量）、数据集、训练成本这三大要素的提升，大模型的性能也会有所提升（具体细节不展开）。

Investing.com — 在充满挑战的市场环境中，CS Disco LLC的股票（股票代码：LAW）创下新的52周低点，跌至4.19美元。该股票的贝塔系数为2.07，显示出比大盘更高的波动性，根据 InvestingPro ...

研究人员发现随着模型尺寸的增大，DiLoCo 会呈现出可预测的稳健扩展。如果调整得当，DiLoCo 的模型规模扩展性优于数据并行训练方法，即使在小模型规模下 DiLoCo 也能胜过数据并行训练方法。

BEIJING, March 28 (Xinhua) -- China's cyberspace regulator on Friday revealed a set of draft revisions to the Cybersecurity Law to solicit public opinion.

Chen Binhua, spokesperson for the Taiwan Affairs Office of the State Council, also vowed efforts to resolutely continue thwarting all attempts by "Taiwan independence" separatists, combating foreign ...

周本兴执业律师/麻辣大状/令狐冲。著作：法庭恩仇录/我在黑帮的日子/要ubah也要跟Law走/马来西亚Law霸/情诗九九爱我久久/我的忧郁不是病/法庭揸Fit人。大马忧郁症关怀组长/讲师/法律顾问/人权律师/潜水诗人/创意达人。最近在网络流传一段视频，一女子司机，怒气冲冲在马路上鲁莽 ...