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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。

辽宁省12345热线平台技术部部长 张时佳：接入大模型工作，其实我们在23年的08月就开始开展了，现在接入了Deepseek获得效果也是非常好的。比如说我们收到诉求人提出一个问题，但这个问题实际上涵盖多个部门需要解决，那么首先这个部门要给到哪个部门作为责任主体？这里我们就需要做一个鉴别工作，以前通过人工来做准确率不高，可能只能达到85%左右，那么通过梳理之后可以达到95%以上，以前其实是靠个人的经验，话务人员不一定对政府的所有部门的责权清单都理解很清晰，现在结合了Deepseek，会更为全面更为具体。

　　　　然而，论文表示，要想获得成功，AI虚拟细胞需要实现3个目标：首先，它必须使研究人员能够创建跨物种和细胞类型的通用表征；其次，它必须准确预测细胞功能、行为和动态，并理解细胞机制；最后，AI虚拟细胞还要能在计算机上进行实验，以检验假设并指导数据收集，从而以远低于当前的成本和速度扩展虚拟细胞的能力。