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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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在翁泽鸿看来，数据合规尤其是面向全球市场的数据合规是一项系统工程，相较于排放、安全等层面的合规尚处于方兴未艾的发展阶段，但长远看，需要企业设计专门的智能部门，制定系统科学的合规管理制度、规范，利用数字化的管理手段，做好数据合规工作。
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