Percy Liang 指出，擴展定律的應用偏差可能導致數百萬美元資源錯配。

3 月 27 日（UTC+8），斯坦福大學教授Percy Liang近日指出，擴充套件定律本質上是迴歸分析，但若採用有偏的擬合方法，可能會在尖端規模上悄無聲息地導致數百萬美元的計算資源分配不當。 其同事Eric Czech深入研究了Meta、DeepSeek、Microsoft、Waymo等公司在擴充套件定律中使用的拋物線IsoFLOP擬合方法中存在的一個偏差問題。文中觀點認為，正確應用擴充套件定律對於優化大規模AI訓練的資源分配至關重要。 [InFoQ]