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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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对于此类现象，南开大学计算机学院教授刘晓光表示，目前绝大部分正在使用的“智能客服”基本上可以被归结为智能问答系统，其技术水平较低，语义理解能力不足，达不到客服工作的要求。目前，一些企业开始开发新一代智能客服，能较好地解决答非所问的问题，但目前的自然语言处理技术还难以精准理解和解析所有语言。“因此，要想让人工智能客服真正发挥效能，企业需加大研发投入，优化算法，使其能理解复杂语义、模拟人类的情感沟通。同时，监管部门应建立便捷的用户投诉和反馈渠道，加强对服务质量的监督检查，定期对智能客服等应用进行服务质量评估。”刘晓光说。
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