涌现能力是指在AI模型规模达到特定阈值后突然显现出来的新的能力，这些能力在较小规模的模型中无法观察到或预测。当模型参数量、训练数据量或计算量超过某个临界点时，模型会突然展现出新的认知能力，如多步推理、代码理解、创意写作等。这种现象表明AI能力的发展并非线性增长，而是存在质的飞跃节点。涌现并非AI独有的现象，而是自然界普遍存在的规律。当某一物质达到一定规模后，会涌现出单一物质不具备的新能力，这一现象被称为涌现现象。而此轮AI飞跃发展的核心因素，就是对于涌现规律的深入理解而推动的。
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