Google Research 提出 ATLAS：面向多语言模型的自适应迁移缩放定律

Google Research 发布 ATLAS，基于 774 次训练、10M–8B 参数模型及 400+ 种语言数据，提出自适应迁移缩放定律以优化多语言预训练。该研究量化了语言间协同效应，指出支持两倍语言数量需将模型规模扩大 1.18 倍、数据量增加 1.66 倍。ATLAS 为构建者提供了平衡语言混合与模型效率的数据驱动指南，并在 ICLR 2026 展示。