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更深入地研究表明，她进一步描述这条路径的终点：在超长上下文支持下，模型能在复杂环境中实现自我进化，包括对框架本身的优化，以及对模型参数的迭代。这个方向需要在预训练侧完善长上下文架构，在后训练侧构建更有效的学习算法，采集在一兆、十兆、百兆上下文中真实具备长期依赖性的文本与复杂环境轨迹数据。
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更深入地研究表明，参数效率是另一突出亮点。从“模型性能-参数量”分布图观察，Gemma 4以260亿与310亿的参数量级，取得了通常需要千亿级参数才能获得的Elo评分。
进一步分析发现，近期，「使用文言文与AI交互可节约计算资源」话题在技术社区引发热议，带动大量实践测试。
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