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　　　　阅读、作业、背诵……山西平遥的五年级学生家长肖露表示，每天她都要跟孩子一起完成这些打卡。“学习之外我还给孩子报了一个芭蕾舞班，每周上课回来也要打卡：在家练习拍视频，上传到小程序。如果没有打卡，每天都会收到一条提示消息。”

1月16日，本届澳网女单5号种子郑钦文在第二轮比赛负于德国36岁老将西格蒙德，成为本届澳网女单赛场上第一位被淘汰出局的排名前10位的种子选手。去年夺得澳网女单亚军、巴黎奥运会女单冠军、又在年末的中国赛季高歌猛进一路拿下年终总决赛资格，并首次参加年终总决赛就夺得亚军的郑钦文，今年被广泛看好有机会在大满贯赛事中更进一步。正当外界还在分析如果郑钦文与老对手萨巴伦卡在本届澳网女单四分之一决赛相遇，胜算几何时，郑钦文在第二轮爆冷负于西格蒙德，人们期待中的第六次郑钦文与萨巴伦卡的对决已经不可能在本届澳网上演，她冲击大满贯冠军的时间表也将延后。

　　　　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。