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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。
香港本港台现场直播结果六研究人员使用5260张图像，训练机器学习算法检测人舌头的颜色。测试结果显示，该算法几乎能将60张不同疾病患者的舌头图像与其所患疾病完美匹配。该系统能识别的疾病包括糖尿病、中风、贫血、哮喘、肝脏和胆囊疾病、新冠肺炎，以及一系列血管和胃肠道疾病。
