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　　　　提到大模型，学者们绕不开的一个词是“超级对齐”（Super Alignment）。超级对齐是大模型自我进化、迭代的过程，通过反馈提升模型的能力。超级对齐旨在确保机器学习模型，特别是大语言模型与人类的目标、价值观和道德规范保持高度一致的研究方向。

中学生处于一个特殊的阶段，他们正尝试着依据个人的过往体验和接收到的社会评价，琢磨自己想要成为什么样的人，想要过什么样的生活，打算进行或已经进行了一些“注定失败”的探索，亲子矛盾可能由此产生。商斌华发出鼓励：当青少年出现长期纠结一件事却无法向人诉说、学习状态不好、亲子关系受挫、想要改变但不知道如何开始等情况时，都可以拨打12355热线进行咨询。

　　　　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。