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大模型 Scaling Law 的演进与破局思考
大语言模型开发正面临 Scaling Law 边际效益递减的现实挑战。社区开发者围绕算力、参数量、数据质量与训练效率的关系展开了深入探讨。传统盲目堆叠算力的路径正在失效，行业亟需通过精细化数据配比、架构优化以及推理时计算来寻找突破口。这些实践探讨帮助开发者在资源有限的情况下，更准确地评估训练成本，优化算力配置，并摸索出一条兼顾效益与性能的新路线。
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