Thomas Wolf表示，希望每家新兴实验室都能有像 @jietang 这样的教授级联合创始人，为新模型发布提供更具视角的解读，并称所转文章是对缩放定律历史的一次精彩概览。被转发内容强调，模型发布不应只追问参数量，还应结合训练数据等因素考察，主要提供行业认知层面的参考。
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Thomas Wolf表示，希望每家新兴实验室都能有像 @jietang 这样的教授级联合创始人，为新模型发布提供更具视角的解读，并称所转文章是对缩放定律历史的一次精彩概览。被转发内容强调，模型发布不应只追问参数量，还应结合训练数据等因素考察，主要提供行业认知层面的参考。
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MaxForAI转述唐杰的观点称，GLM-5.3与GLM-5.2使用同一Base和架构，总参数量、激活参数量相同，智谱在一个月内扩展长周期环境、强化学习与后训练后，模型能力继续上涨。文章据此认为，前沿模型的扩展重点正从参数、Token和GPU，延伸到数据生产、Environment、Verifier、实验效率以及团队组织，Infra将成为持续训练迭代的重要基础。
文章回顾了大模型缩放定律的修正过程：早期研究曾推动参数量以约2.7倍于数据的速度增长，后续基于约400个模型的研究则认为，计算最优训练应让每个参数对应约20个token，并使参数与数据同步扩展。文章据此指出，评估模型规模还需结合数据、算力分配及运行条件，单看参数量容易导致资源错配。
该帖转发内容称，希望每家新兴人工智能实验室都能拥有像唐杰这样的教授级联合创始人，为新模型发布提供历史与研究视角；发帖者认为，相关内容是理解缩放定律演变的一次概览，主要属于观点性评价。
文章认为，模型参数量不能单独衡量模型规模或能力，还必须结合可用数据、计算资源的投入方式，以及模型由谁在何种条件下运行。文章回顾了早期参数优先扩张路线与后来的计算最优研究，指出行业评估模型时需要同时审视多项缩放变量，而非只比较参数数量。