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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。

　　　　比如，将职业生涯教育前置。在新生入学教育通知书中嵌入学业发展、职业发展、人际交往等问卷调查，对学生进行职业生涯“唤醒”教育。新生入学1个月以后便开启新生职业生涯体验周活动，随后，根据学生的年级和专业特点，山东交通学院还会为其构建大学四年的职业生涯规划教育体系。