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　　　　近日，在香港当小学老师、38岁的连小姐（化名）进行了一个大胆的尝试，她使用豆包AI来模仿去世4年的母亲，但经过几轮对话后，连小姐有一些失望：豆包的语音只有普通话，而不会说家乡的客家方言，回答也不太智能，连妈妈爱喝的肉桂茶都不知道是什么，还试图捏造一些不存在的事情。“目前的技术还不够成熟，操作繁琐，效果不佳。”连小姐说。

梁存有的侄女曾患白血病，在天津一家医院住了8个月。医院里的一位老专家得知他们从农村来，给予了很多帮助。这给梁存有留下了深刻印象，同为医生的他，更加坚定了要力所能及地为村民服务的决心。渐渐地，他的手机号成了村民身边的“120”，他在白纸上写下的免费药方，为越来越多的人医治病痛。行医多年，梁存有坚持“三免”，他想通过这种方式回报社会。

　　　　在大模型中，“Scaling Laws”意味着当算力、算法、数据这3个关键因素被不断拉高上限并达到一定程度时，大模型的智能表现将出现跃升，即“智能涌现”。近两年，国内外AI厂商遵循着“Scaling Laws”持续投入，模型体积不断膨胀，参数数量呈指数级增长。“‘Scaling Laws’性价比最高的时候就是GPT-4时期，模型效果随着参数的增加有着指数级的提升。彼时，各大AI厂商纷纷购入高性能GPU，英伟达的市值更是迅速上升。”田丰说。