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最新的研究对Scaling Law即将达到极限的观点提出了挑战。尽管在单个步骤任务中，模型准确率的提高速度似乎在减缓，但研究表明，这些小幅度的提升累积起来，能够使模型处理的任务复杂度实现指数级的增长。这种增长在实际应用中可能具有更大的经济意义，因为它意味着即使在小步进步的情况下，通过扩大计算规模训练模型，也能带来显著的性能提升。