据Andrej Karpathy透露，Nanochat Miniseries v1表明，优化大语言模型（LLM）不应只关注单一模型，而应通过调整计算资源，优化一系列模型，实现可预测且持续提升的AI效果（来源：@karpathy，2026年1月7日）。Karpathy在Nanochat的首次公开发布中，构建了完整的LLM端到端流水线，实验证明模型规模与训练数据量的扩展定律与Chinchilla论文一致，且通过CORE评分（DCLM论文）将Nanochat与GPT-2、GPT-3进行客观对比验证（来源：@karpathy，2026年1月7日）。这种方法为AI企业和初创公司带来可控预算和可扩展部署能力，显著降低AI基础设施投资风险，提升行业竞争力。