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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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“本轮举牌高峰更加聚焦高股息标的,且举牌行业集中于交通运输、公用事业、环保和银行等。”光大证券金融业首席分析师王一峰在接受《经济参考报》记者采访时表示,后续若市场环境和政策持续支持,险资举牌次数有望进一步增加。
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