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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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“4亿吨、130万吨、54000吨、902吨、15吨……”这一串数字代表的是大秦铁路每年、每天、每时、每分、每秒的煤炭运量。曾有人测算，在首都北京，平均每6盏灯中就有一盏灯是靠大秦铁路的运输所点亮的。正是无数重载司机的拼搏奉献、日夜兼程，用重载速度守护民生温度，用青春担当护卫万里归途，才能让民生有温度，让幸福有质感，为中国经济源源不断地“输能”。（韩涛 整理）
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