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华为诺亚实验室近期提出了一种名为ScaleNet的新技术范式，致力于解决基础模型在规模扩展中的关键挑战。尽管缩放定律已证实模型性能随参数量增加而提升，但随之而来的训练成本、存储需求和能耗问题严重制约了其可持续发展。ScaleNet通过创新架构设计，在不增加参数量的前提下实现高效模型放大，显著提升了计算资源的利用效率。该技术为大规模模型的部署提供了更具可行性的解决方案，推动了人工智能模型向更高效、更绿色的方向发展。