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尽管当前有部分AI自习室项目已经通过了审查并继续运营，但随着行业的不断发展，监管部门将进一步明确相关规范。这无疑给AI自习室的运营模式带来了挑战。“未来，监管要解决模型与技术标准、育人理念以及市场运营等多方面的规范化问题，这需要软件工程师、教育专家共同参与制定标准，并建立专项监管机制。在模型投入使用之前，还需进行一定规模的效能测试和循证，取得第三方机构资质认证。”首届浙江省智能教育技术与应用重点实验室主任、浙江大学教授黄昌勤说。
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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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