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展到三维关系，对 Scaling Law 的 数项进行优化；部分算法的改进路线为 LLM 组件的优化，例如 Kimi 使用 Muon 替代一般的 AdamW 优化器， 升优化速率；部分算法尝决 LLM 的遗忘问题，例如 Google 参考大脑 忆过程 出嵌套学习方案，将模型结构和模型参数 练用嵌套学习的 统一化，尝 缓 LLM 的顺行性遗忘，而 DeepSeek 则用视 方案的模糊去平滑 LLM 的遗忘过程， 出 DeepSeek-OCR 模型。算法的改进也是Scaling Law 继续有效的重要原因。
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