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邢梓涵最近做了一个木板拼接的传动装置,做好之后是一个小型印刷机。“每天要耗费三四个小时,做了快一周才完成。调试的过程花了很长时间,要看每个零件是否装得严丝合缝,开关的位置是否合适,这些都需要非常耐心。每一个细小的差错,都可能导致后面的零件运行产生问题。比如之前有个把手,我没有调到最高位置,导致装置碰不到印泥,整个项目就得返工。”
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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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