的变化。 最初班行远设计的识读程序包含了一个具有100万个参数的模型，这个模型也是识读功能的核心所在。在最新的版本中这个模型的规模已经膨胀到让班行远咋舌的10亿个参数。 班行远把所有历史版本的代码调出来，发现这个识读程序的演化过程就是模型规模越来越大的过程。虽然也有不少规模变小的版本迭代，但是很快就又向着规模越来越大的方向发展。 稍一思考就明白了是怎么回事。模型的规模大的话，包含的资料就多，就更能生成准确率高的报告。演化程序其实不知道规模大好还是规模小好。在最开始的阶段把规模调大后程序根据小组的反馈判断出这样效率更高，于是就开始向模型规模越来越大的方向发展。 大到一定程度后程序判断单次报告的生成时间有较大增加，默认效率降低就自主降低模型...

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