规模是涌现的前提，但不是保证

大模型的涌现能力（如 GPT 的推理能力）不是设计出来的，而是训练过程中「意外」产生的。但这种涌现需要临界规模——太小的模型不会涌现，太大的模型成本不可承受。这与「量变引起质变」的哲学原理形成呼应。