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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。

作为京津冀协同发展的重要算力基建项目，这座科技创新园里的大带宽网络可直达北京亦庄等互联网企业集中区域，实现点对点传输，京津区域内时延小于0.5毫秒。通过这样的“海量”算力与“高速”传输，服务金融、网联车等产业发展。

　　　　究竟为了什么呢？我开始认真地问他们。他们都说是为了年味，为了找回童年的回忆。40年前他们父辈舞龙时，那种淳朴的快乐与浓厚的年味深深烙印在他们的记忆中。一路走来，他们离开家乡，在外打工拼搏，穿梭在熙熙攘攘的都市中。历经风雨，他们一头扑向故乡，却再也找不到童年的记忆。当他们时隔40年重组舞龙队时，猛然发现已是耄耋之年的父辈，眼神中闪烁着喜悦的光芒。因为龙灯，整个村子一下子“活”了起来。