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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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“父亲的零钱包里有些零钱，而且开通了扫脸支付，虽然他知道充了钱，但不知道累计下来居然有这么多。再加上他不清楚虚拟币和现金之间的兑换比例，不了解所需支付的具体价格，也不知道收费规则，不知不觉间就花了3万多元。”高佳整理父亲的账单发现，他接触过的短剧小程序有120多个。
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