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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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温泉馆、理发馆、健身房等场所，虽不完全属于传统意义上的私密空间，但消费者在这些场所的行为具有一定的隐私性。比如在温泉池，消费者身着泳衣，身体暴露较多，其在温泉池中的活动属于个人隐私范畴，未经同意被直播，侵犯了消费者的私密空间权。另外，直播可能会泄露消费者的个人信息，如面部特征、身体特征、消费习惯等。在生物识别技术广泛应用的当下，这些信息一旦被不法分子获取和利用，可能会给消费者的人身财产安全带来风险，如被用于身份盗窃、诈骗等。
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