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研究：合成数据最优比例随算力升至32%
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AI 综述
2026年10月26日，AGI Hunt 报道，普林斯顿、斯坦福与 Jane Street 的研究者（包括 Percy Liang）发布论文《Rewriting Scaling Laws for Synthetic Data with Compute and Data Constraints》。该论文改写 scaling law，在算力与数据约束下讨论合成数据的使用。报道称，合成数据的最优比例会随算力上升，升至 32%。目前公开进展为论文发布及媒体报道，报道未给出更多实验细节。
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最新进展10月26日 23:30
普林斯顿、斯坦福与 Jane Street 研究者发布论文，称合成数据最优比例随算力升至32%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- AGI Hunt普林斯顿与斯坦福研究者发布改写 scaling law，合成数据最优比例随算力升至 32%
普林斯顿、斯坦福与 Jane Street 研究者（含 Percy Liang）发布论文《Rewriting Scaling Laws for Synthetic Data with Compute and Data Constraints》。
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