中国要想在大型语言模型领域取得进一步进展并回馈社区，可能需要在以下几个方向上发力：

- **数据建设**
加强中文文本数据的收集、清洗、标注和共享，提高数据的质量和多样性，尤其是针对低资源语言和领域的数据建设。
- **技术创新**
探索更有效的模型架构、预训练目标、优化策略等，提高模型的表达能力、泛化能力和迁移能力，降低模型的计算成本和环境影响。
- **应用落地**
结合国内的实际需求和场景，开发更多基于大型语言模型的智能应用，如对话系统、内容生成、知识图谱等，提升人工智能的服务水平和价值。
- **社区贡献**
加强与国际学术界和产业界的交流与合作，分享中国在大型语言模型领域的研究成果和经验，推动人工智能技术的共同发展和进步。
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