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<p>Kevin Scott 表示，過去 20 年裏，人工智能領域最重要的進步都與 “規模” 有關；OpenAI 的潛力在於未來可能成為構建 AI 平台的基礎；數據的質量比數量更重要。</p>

- 大語言模型（LLM）在 AI 時代橫行，OpenAI 於 2020 年提出 Scaling law 定律，指出模型性能與計算量、參數量和訓練數據量相關。
- 觀點類文章：OpenAI 的 Scaling law 遭到質疑，擔心大模型淪為數據的奴僕，離人越來越遠。微軟 CTO Kevin Scott 認為數據質量比數量更重要，強調構建 AI 平台的潛力。
- 微軟的 AI 策略是建立平台系統，擴大規模，注重數據質量。Kevin Scott 認為 AI 領域最重要進步與規模有關，強調擴大規模的重要性。
- 事實類文章：Kevin Scott 從農村孩子到微軟 CTO 的經歷，強調對計算領域的發展，硬件性能提升，推理環境多樣化，軟件堆棧優化，數據質量重要性，AI 商業模式探索等。

微軟 CTO：AI 大模型的 “Scaling Law” 還能走多遠？