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高阶相互作用是复杂系统的核心元素，但现有网络模型主要关注成对相互作用，尚未开发出通用模型来捕捉高阶交互（HOI）。该研究将进化博弈论和行为生态学整合到一个统一的统计力学框架中，建立新型超网模型。超网的构建使研究人员能够区分节点间的交互作用如何主动调节第三个节点，以及每个节点状态的变化如何被动地反过来影响其他节点之间的交互。主动HOI和被动HOI的同时存在和相互作用，共同驱动着复杂系统在多个时间和空间尺度上的动态演化。
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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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