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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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“本来就不是一个有路的事儿，走一步推一步，谁知道能碰见谁呢。”张雪会跟每一个刚认识的人分享自己的愿景，她曾经在病友群直截了当地说：“你不努力人家凭什么帮你？不要当傻白甜。”她希望家长都能快速成长，不要经历自己10年前的绝望。
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