据Anthropic官方推特（@AnthropicAI）消息，SGTM（可扩展梯度训练方法）论文已正式发布，相关代码在GitHub上开源，支持模型实验的可复现性（来源：AnthropicAI Twitter，2025年12月9日）。这一创新的AI训练方法提升了大规模语言模型的扩展性和训练效率，为研究机构和企业带来可操作的复现工具，推动自然语言处理领域的创新与商业化应用，拓展了可扩展AI解决方案的市场机会。

据 Greg Brockman (@gdb) 在推特上表示，深度学习的研究结果显示，无论数据规模如何扩大，时间跨度多长，其表现都保持一致，揭示了人工智能在数据和计算中发现了基本规律（来源：Greg Brockman，Twitter，2025年9月1日）。这一趋势表明深度学习的规模规律具有高度稳健性，为投资可扩展AI基础设施的企业带来重大商机。企业可利用这些规律开发更高效、可持续扩展的AI模型，提升医疗、金融和物流等行业的竞争力。