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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。

　　　　中美研究团队将目光锁定于绿色功能化材料——聚酯分离膜，并开展了结构创制与技术革新，通过分子设计手段，借助“共溶剂辅助”界面聚合的制膜方法，设计并合成了一类“间苯二酚衍生物—3，5-二羟基-4-甲基苯甲酸”(DHMBA)，提高了反应物从水相迁移至有机相的扩散速率，构建了无缺陷且具有优异的三维网络聚合物薄膜结构。