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事实上，不仅如此，端到端本身对于算力的要求大大超过了模块化阶段。“从特斯拉的FSD自动驾驶系统看，端到端所需算力成倍增加。”梁筱磊表示，特斯拉声称将AI大模型引入自动驾驶系统，其“端到端＋大模型”的HW5（芯片）与之前的HW4相比，用3000行代码替代了原来的30多万行代码，但算力要求提升了10倍，整个平台算力需要达到3000～5000T0PS才能满足端到端的需求。
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此次会议强调了AI的军事使用和AI军备竞赛的危险，表达了对AI武器化引发的伦理和安全风险的担忧。有参会人员认为，AI的运用降低了自主武器制造门槛，可能造成此类武器数量泛滥，如果落入恐怖分子等非国家行为体手中，将加剧国际社会的不稳定。美国信息物理学家阿吉雷发出警告称，2017年拉塞尔博士预言的“杀人机器人时代已经到来”。他表示，只要拥有3D打印机和基本编程知识，一名学生便可制作出有能力引起大规模伤亡的无人机。另外，人工智能系统如果遭黑客攻击，导致卫星和其他数据丢失，甚至人工智能本身引起的幻觉，都可能成为AI武器系统潜在的风险。
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