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Scaling Laws：给定一笔算力预算，模型该造多大、数据该喂多少？

前六篇讲的是模型"长什么样"。这一篇换到最底层的约束：造一个模型，预算怎么分给参数和数据？ 这不是拍脑袋。2019 到 2022 年，两篇论文为此公开打了一架，最后一方赢了。这一篇用 6 个问题把账算清：从 C ≈ 6ND 出发，解出 20:1，再解释为什么现代模型故意偏离它、为什么数据快不够了、MoE 为什么救不了。内容来自我做的 34 课大模型课程的第 7 课。 在线阅读（免登录、手机可看）：

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专利情报分析工程化：从需求建模到可复现研判流水线

技术竞争研判本质上是一个约束下的信息处理问题：输入是公开但带有滞后与噪音的专利数据，输出是能够支撑决策、且可复现、可审计的结论。本文将专利情报分析拆解为一条工程化流水线——需求建模、检索设计、数据清洗、分析验证与交付反馈，并讨论各环节的典型取舍：检索广度与信噪比的平衡，统计描述与假设检验之间的深度代价，单一来源的效率与多源交叉验证的成本。无论团队处于入门还是进阶阶段，都可以据此定位自身位置，把有限资源优先投向对结论质量影响最大的环节。

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