据@godofprompt报道，AI模型实现grokking（从记忆到泛化的关键转变）依赖于多项核心要素，包括权重衰减（L2正则化）、数据稀缺（促使模型寻找真实规律）、过参数化（保证模型容量）、长时间训练以及选择合适的优化器（如AdamW优于SGD）。缺乏这些条件，模型容易陷入死记硬背，难以泛化，影响AI在业务分析和自动化等场景的实际应用价值（来源：@godofprompt，2026年1月6日）。