大模型的涌现现象通常指‌当模型参数规模超过某个临界值时，AI系统突然展现出小模型不具备的复杂能力‌（如逻辑推理、跨任务泛化等），这种非线性能力跃迁被称为"涌现"。其核心亮点包括：‌参数阈值触发质变‌、‌不可预测的新技能‌、‌超越设计目标的表现‌。

1. ‌参数规模与能力突变‌
   当模型参数量从百万级增长到千亿级，简单的模式识别会突变为理解抽象概念。例如，GPT-3在1750亿参数规模时突然掌握多语种翻译，而小模型仅能完成单语种训练任务。

2. ‌未预设的智能行为‌
   大模型可能自主发展出研究者未明确编程的能力，如用思维链（Chain-of-Thought）分步解决数学题。这种能力在训练数据中并无直接示例，而是通过海量参数自组织形成。

3. ‌跨领域泛化特征‌
   涌现现象使模型能将绘画风格迁移到诗歌创作，或将围棋策略应用于商业决策。这种迁移不依赖额外训练，体现了参数规模带来的底层认知架构突破。

当前学界认为，‌数据质量、训练方法、模型架构‌共同影响涌现阈值。未来可能出现万亿参数级的新临界点，但需警惕对不可解释能力的过度依赖。