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　　　　有记录以来最大规模的太阳风暴发生在1859年。当年9月1日，全球多地天文台都测量到了地磁场强度的剧烈变动，各地电报局电报机开始闪火花，甚至电线也被熔化了。幸运的是，当时还没有人造卫星、无线电通信和现代的电力传输网络，因此这次太阳风暴的影响并没有那么大。但1989年3月13日的太阳风暴所引发的后果就严重得多了。加拿大和美国发生大面积电力系统崩溃，澳大利亚输油管道受损，日本和美国的多颗卫星出现异常。2003年10月26日到11月4日太阳上爆发了一系列强烈耀斑，被称为“万圣节风暴”。除了大量卫星和航天器受损外，全球定位系统的精度也受到影响，导致部分地区的航班瘫痪。

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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。