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“声动校园”高校声音季是选手的舞台，两位配音演员谈起自己在配音工作上的成长、职业规划、面临的挑战和困难，以及对AI语音合成技术的看法。毕业于多伦多大学经济学专业的高深喜欢配音，也一直在寻找踏入配音行业的机会，于是去年报名参加了“声动校园”漫播高校配音联赛，并在比赛中被更多人看到。比赛结束后，他顺利签约工作室，成为一名新人配音演员。一路走来，他想告诉更多人，“年轻人，机会一定要把握住！”
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最终，仅用不到两年，李德仁就完成了自己的博士论文，并获得了斯图加特大学博士论文历史最高分，迄今无人超越。他创立的误差可区分性理论和系统误差与粗差探测方法，被德国洪堡基金评委格拉法韧特评价为“解决了一个测量学的百年难题”。李德仁后来也因此获得了1988年“汉莎航空测量奖”。
66之家论坛资料“‘端到端＋大模型’决定了对于算力有较高的要求。”俞荣锦谈到，算力的增加，还体现在其他一些方面。例如，为了实现高效、准确的AI推理，车企及相关技术开发者可能需要花费更多精力在大模型优化、量化等技术上，以保证大模型与端到端配合的高效运行。同时，除了端到端智能驾驶系统本身对大算力的需求外，对云端算力要求也很高，这是因为端到端智能驾驶依赖于大规模数据集，系统训练过程非常耗费算力资源，尤其是为了让大模型具备对复杂路况有足够的识别能力，训练过程需要在大量的模拟场景和真实世界的数据上进行，可能涉及数亿、数十亿甚至更大的样本量，通常是样本量越大，系统就会越成熟，而这种大规模的算力需求，也推动了对高性能的计算芯片、计算模块等算力硬件的需求。
