SLDBench v2 主动缩放律发现基准发布

2026年10月15日，Lingbei Meng 等作者在 arXiv 发布 SLDBench v2 基准，将缩放定律发现基准从 8 个场景扩展到 127 个，覆盖语言模型预训练、下游性能和视觉语言迁移，并从中选出 30 个参考幂律拟合 R² ≤ 0.8 的困难场景，涉及至少 1.09 × 10²³ FLOPs 的训练算力。该版本引入主动式缩放律发现设置：智能体自行选择要运行的实验，为每个实验支付其记录成本（如训练 FLOPs），并在结果到达时修订其定律，评分使用与被动设置相同的隐藏外推目标。据该报道，这是 SLDBench v2 的两项扩展之一。目前进展为基准发布，尚无后续跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。