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关于AI开源与闭源，傅莹说，从中国学界和企业的角度看，开源虽有风险，却有利于及时发现安全漏洞，而且更符合造福人民的理念；相较之下，大公司完全不透明的大模型更令人忧虑；同台嘉宾蒙特利尔学习算法研究所创始人约舒亚·本乔则担心开源被不法分子利用，但承认其更易发现潜在问题。他主导的《国际人工智能安全报告》在中国受到关注，指出社会和政府如何应对不确定性将决定AI未来发展。

在大语言模型（LLMs）的发展历程中， Scaling Laws [1] 一直是推动性能提升的核心策略。研究表明，随着模型规模和训练数据的增长，LLMs 的表现会不断优化 [2]。然而，随着训练阶段规模的进一步扩大，性能提升的边际收益逐渐减小，训练更强大的模型需要巨额投入。因此，研究重点逐渐从训练阶段的扩展转向推理阶段的扩展 [3]，探索在不增加模型参数量的情况下，如何提升推理质量。