📖 导言
在人工智能快速发展时代，理解模型性能如何随规模增长而变化的规律至关重要。模型扩展法则（Scaling Laws）正是描述AI模型性能随参数量、数据量和计算量变化的数学规律，它揭示了"大力出奇迹"背后的科学原理，并指导我们如何高效分配计算资源。
🌟 第0层：极简版（30秒理解）
一句话核心：AI模型的性能提升遵循"投入越多，效果越好，但存在最优配比"的规律。
核心公式（记住这个！）
模型最终损失L≈E+A×(参数量)(−α)+B×(数据量)(−β) 模型最终损失 L ≈ E + A × (参数量)^{(-α)} + B × (数据量)^{(-β)} 模型最终损失L
