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参数量大是大模型最突出、最早为人所关注的特点。近两年来，规模扩张是大模型企业迭代的主要路径。主流大模型的参数从百亿级逐渐迭代至数千亿，甚至万亿规模。然而，扩大参数量的瓶颈已开始显现。国内外权威专家和组织已经有大量报告表示，Scaling Law（缩放定律）开始显示出边际效益递减的现象。这意味着单纯增加计算资源、提高参数规模或数据量不再能如以往那样显著提升模型性能。
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此时，关于雄鹿可能拆队、字母哥可能换队的流言传得沸沸扬扬。在大多数人看来，当球队陷入困境，正值当打之年的球星为了个人利益换个球队发展也无可厚非。但即便对队伍感到不满，字母哥作为球队领袖的每一天都在寻找带领队伍走出困境的方法。
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