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AI时代，大模型以前所未有的速度和广度重新塑造我们的数字世界。算法演进，数据挖掘和算力扩展，仍然是AI业务发展的三大飞轮。模型参数从数十亿增长到万亿级，推动互联网、自动驾驶、金融、医疗等领域的智能化发展。同时，预训练逐渐遇到数据墙，Scaling的边际效益开始递减，大模型正在从单纯追求模型规模扩展转向优化推理能力。长文本，MoE混合专家模型成为发展趋势。而随着OpenAI的o1/o3模型的发布，Self-play RL（自我对弈强化学习），CoT（Chain of Thought，思维链），Test-time Compute（推理时计算）等新范式逐渐涌现。大模型Scaling law仍在继续，并且在原有预训练基础上拓展到微调和推理。 对AI基础设施（AI Infra）来说，在大模型Scaling law的规模增长驱动下，性能和稳定性将面临更大的挑战。一方面头部基础大模型预训练所需要的算力依然在持续
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