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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。

　　　　在北京读书的大学生江宁，在去年一直有外出旅行的打算，然而学业忙碌，去哪里，怎么去，玩什么？她几乎没有时间规划。整场旅途她能确定的，只有出发时间——5月完成期中作业后。一次偶然的机会，她在某出行软件刷到了一个机票盲盒。虽然目的地不确定，但398元即可往返的价格吸引了她的目光，“这也太实惠了”，江宁决定一试。