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将《敕勒歌》与相关历史事件密切结合，显然是近代以前一以贯之的诠释路径。可见古人关于《敕勒歌》“慷慨悲凉”的阅读体验，与其说来自文本，不如说来源于玉壁战败后高欢英雄末路、壮志未酬的移情。正如清人袁枚所云，“唱罢阴山《敕勒歌》，英雄涕泪老来多”。到了近代，文学研究者才将《敕勒歌》与作为伴随文本的《北史》《北齐书》剥离，终于使其作为一首记叙塞外风光的“北朝民歌”写入教材。

　　　　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。