大模型的能力不是写出来的，而是试出来的：从炼金术到实验科学
传统软件依赖代码断言与证明，而大模型的能力无法被推导，只能被测量。本文通过对比蒸汽机与热力学、化学与数学，揭示大模型研发本质上是实验科学，其核心壁垒在于团队积累的“手感经验”而非单一理论突破。
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大模型研发的核心竞争力：从智力依赖到实验频率的范式转移
本文探讨大模型研发中“炉次”（有效实验回合数）的核心地位。分析为何智力仅是入场券，算力本质是购买实验机会，以及规模法则如何锁定竞争格局，揭示算力真正拖慢的是人才厚度而非模型分数。