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　　　　一方面，大模型厂商需要高质量数据支撑，以解“巧妇难为无米之炊”的困境；另一方面，高质量中文语料库的数据拥有者，如拥有各类图书、文献的出版商等，也期望在智能化时代实现数据增值。因此，探索数据供需双方合作模式是关键。

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。

　　　　年末，到了银行冲刺业绩的关键时点，第一财经记者发现，不少不法贷款中介趁机加大营销“造势”。与此前相比，年底此类中介的套路更是不断翻新。有中介以“拉高评估价续贷”“债务重组”等名义诱导消费者“借新还旧”或借入“垫桥”资金，从中收取高额手续费；也有中介假扮银行工作人员或号称有银行内部关系，以低息贷款作为诱饵，引导客户借款。