“scaling law” 指“尺度定律/标度律”：描述某个量如何随系统规模（如长度、体积、人口、参数量、数据量等）变化的规律关系，常见形式是幂律（power law），用于物理、生物、城市研究与机器学习等领域。（在不同学科中具体含义会略有侧重。）
/ˈskeɪlɪŋ lɔː/
As the city grows, some indicators follow a scaling law.
随着城市规模增长，一些指标会遵循尺度定律。
Recent studies suggest a scaling law between model size, data size, and performance, but the relationship may change under different training settings.
近期研究表明模型规模、数据规模与性能之间存在某种尺度定律，但在不同训练设定下这种关系可能会发生变化。
“scaling” 来自 “scale（尺度/规模）”，表示“随尺度变化”；“law（定律）”表示“规律/法则”。合起来就是“关于尺度变化的规律”。该术语在物理学的相似理论与临界现象研究中广泛使用，后来也被生物学（异速生长）与数据科学/机器学习借用来描述“规模—效果”的经验或理论关系。
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