涌现是复杂性科学中的一个概念，描述了多体系统如何展现出新型的高阶特性——这些特性可通过用低维有效变量和理论替代高维机制来描述。 这一现象可概括为"更多即不同"的理念。 智能作为一种完美的涌现特性，体现为运用涌现能力解决问题时效率的持续提升——成本更低且速度更快。 这可概括为"少即是多"的理念。 本文首先审视关于大型语言模型展现涌现能力的论断，回顾多种量化涌现现象的方法；其次探讨大型语言模型是否具备