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母亲日复一日地“攻击”她的体重、性格，还用“孩子这样要被社会淘汰”的焦虑惩罚自己。“这是爱吗？妈妈是在担心我，但是我也很不舒服，究竟要怎么做呢？”很多个夜晚，小李躺在床上无力地想，我又不是故意内向自卑的。
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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。
香港内部传真中特料李昊举例，第二届大赛的地球科学赛道题目是使用AI大模型预测未来短期内的极端天气，这道题目来源于防范台风等极端天气的现实需要。“预报极端天气是一个非常难的问题，一般是基于物理模式，使用超级计算机模拟出天气的变化情况，需要大量算力。而AI技术带来的变化是，人们可以设计出新的AI模型，用更快的速度计算出未来的天气。”
