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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。

国内已有多家机构发布了针对大模型对齐的高质量数据集，这些数据集月均下载量超过100万，得到了全球大模型的真实验证。这些数据集通过提供高质量的指令和回复，旨在确保模型的行为与人类价值观一致，为超级对齐的研究提供了有力支持。

　　　　今年6月20日，帛书研究专家、美国芝加哥大学教授夏德安受委托，在青岛向中国文物主管部门移交了曾经用于盛装子弹库楚帛书第二卷和第三卷的盒盖。盒盖带有福格博物馆借存标签等信息，原由芝加哥大学图书馆保存，能够证明盒中文物自1946年9月16日起已借存于福格博物馆，是帛书在美国流转证据链的重要一环。