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谷歌公司近期发布了一项关于智能体扩展的重要研究成果，通过开展180组系统性实验，首次揭示了智能体在规模扩展过程中的规律性行为，提出“定量扩展原则”（quantitative scaling principles）。该原则表明，智能体的性能提升与其计算资源、训练数据和模型规模之间存在可预测的定量关系，打破了传统依赖经验调优的训练模式。此项研究为智能体系统的可扩展性提供了科学依据，标志着人工智能系统设计从试错式发展迈向规范化、可量化的阶段，对未来发展具有深远影响。