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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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目前,随着智驾技术发展,端到端正在成为车企之间比拼智驾技术实力的分水岭。因此,一些车企往往把端到端作为营销的口号。“营销始终是与产品实力相结合的,否则只能‘搬起石头砸自己的脚’。”俞荣锦谈到,尽管目前有的车企将端到端作为营销的手段,但如果技术跟不上,很容易导致产品的市场销量和企业的品牌受损。
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