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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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“我想让他去感受一下北京城菜市场里的这些人，每天到底是从什么时候开始苏醒、经营、过日子的？他们怎么批发？菜市场里的菜怎么摆？鱼怎么收？他们怎么迎来第一拨顾客？”徐婵娟说，让许知远感受这些场景，或许会和他日常状态有较大的差异，从而产生一些新鲜的、具有反差感的东西。
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