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然而，从更长时间尺度来看，这一技术路线依赖的核心驱动力——参数规模、数据量和算力投入——正面临一系列客观约束：边际收益递减、数据瓶颈、算力与成本上限，以及模型能力外推的局限。例如，OpenAI 2020 年的研究表明，在一定算力预算下，模型损失与参数量、训练数据量呈幂律下降，推动了 GPT‑3 及其同类模型的设计。随着模型规模增长，对低噪声语料的需求也快速增加，但互联网内容质量整体下降，开源数据重
