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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。

　　　　肿瘤与精准医疗领域的研究同样取得了重要突破。古斯塔夫·鲁西研究所提出将癌症分类方式从传统的基于器官（如乳腺癌、肺癌等）来划分，转变为基于肿瘤分子特征来划分。这种分类方式是迈向精准肿瘤学的关键一步，有助于进一步揭示癌症的生物学本质，并推动癌症治疗的变革。