Data Scaling as Progressive Coverage of a Predictive Contribution Spectrum

En 3 lignesÉtude arXiv sur les lois de scaling des données : la couverture progressive d'un spectre latent de contributions prédictives (via automate de suffixes) corrèle fortement avec l'exposant de scaling empirique. Sur 12 corpus réels, log K(N) suit une relation quasi-linéaire avec log N (R²≈0.96), suggérant que l'entraînement avance une frontière effective à travers un spectre d'états prédictifs.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain