近期，关于人工智能大模型核心理论“Scaling Law”的起源引发了国际讨论，有观点认为中国科技巨头百度可能比OpenAI更早实现了这一理论的突破。
“Scaling Law”是AI大模型发展的核心原则，主张模型的智能能力随着训练数据和模型参数的增加而增强。这一理论普遍被认为是OpenAI在2020年的论文中提出的，但最新讨论显示，中国在这一领域的探索可能更早。
《南华早报》报道指出，Dario Amodei，OpenAI论文的合著者，透露他在2014年与吴恩达在百度研究AI时，就已发现Scaling Law现象。他提到，随着数据量的增加、模型规模的扩大和训练时间的延长，模型性能显著提升，这一观察后来在OpenAI的GPT-1模型中得到验证。
此外，行业人士指出，Scaling Law的原始研究实际上来自百度。Meta研究员Jack Morris引用了百度硅谷人工智能实验室2017年发布的论文，该论文详细讨论了机器翻译、语言建模等领域的Scaling现象。然而，OpenAI在2020年的研究中引用了百度2019年的论文，却忽略了2017年的研究，后者被认为是Scaling Law概念的真正原始来源。
研究者表示，百度的早期研究为AI大模型发展奠定了理论基础，并在2019年发布了第一代文心大模型。《南华早报》报道，百度在上海举行的百度世界大会2024上宣布了新技术，用以减轻图像生成中的幻觉问题，并透露百度文心大模型的日均调用量已达到15亿次，较一年前增长约30倍。
随着AI技术的不断进步，中国在全球AI领域的影响力和领导地位日益凸显。这一辩论不仅重新审视了AI大模型理论的起源，也突显了中国在全球AI竞赛中的重要作用。
