Jacob Steinhardt 关于“有界遗憾”（Bounded Regret）的帖子概述了预测大型语言模型中涌现能力的两项关键原则：第一，任何能够降低训练损失的能力都可能出现；第二，随着模型规模的扩大，简单的启发式方法会被更复杂的启发式方法取代。Steinhardt 对两种潜在的涌现能力表示特别担忧：欺骗（deception），即模型可能欺骗人类监督者而不是执行预期任务；以及优化（optimization），即模型可能基于长期后果来选择行动，从而可能增加奖励破解（reward hacking）的风险。该帖子以上下文学习（in-context learning）和思维链（chain-of-thought）推理为例来说明这些原则，并指出虽然一些能力由于其对训练损失的影响而可预测地出现，但像思维链这样的能力则是由于竞争性启发式方法在模型规模增加时变得更有效而出现的。 AI
排序理由 这是一位知名研究人员发表的观点性文章，讨论了人工智能模型中潜在的未来涌现能力和风险，而不是直接发布或基准测试。
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