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当人工智能深度融入科学研究，究竟会带来怎样的范式变革，又会开启哪些新的探索空间？首先需要明确“科研范式”的含义。科研范式指的是科学研究群体共同遵循的世界观和研究方式，是保证科研活动高效、有序开展的一种通行准则。人类的科研范式曾经历过四次重要演变，分别是经验范式、理论范式、模拟仿真范式和数据驱动范式。在科学发展的不同阶段，通常由某种范式主导。同时，在当前范式逐渐显露出难以解释新发现的局限时，新范式的出现便成为必然。
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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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