涌现能力
解释大模型在规模跨过某个门槛后突然出现的新能力，涵盖典型例子、与规模定律的关系，以及评测方式带来的争议与判断方法。
专题介绍
涌现能力讨论的是大模型在参数、数据和算力长到一定程度后，原本做不好的任务突然变得能做这一现象。专题内容包括多步推理、上下文学习等典型表现，规模扩大为何会带来质变，评测指标为何会放大或掩盖这种跳变，以及普通读者在看待新模型宣传时该如何区分真实进步与测量假象。
解释大模型在规模跨过某个门槛后突然出现的新能力，涵盖典型例子、与规模定律的关系，以及评测方式带来的争议与判断方法。
涌现能力讨论的是大模型在参数、数据和算力长到一定程度后，原本做不好的任务突然变得能做这一现象。专题内容包括多步推理、上下文学习等典型表现，规模扩大为何会带来质变，评测指标为何会放大或掩盖这种跳变，以及普通读者在看待新模型宣传时该如何区分真实进步与测量假象。
