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全年研究生教育招生135.7万人，在学研究生409.5万人，毕业生108.4万人。普通、职业本专科招生1068.9万人，在校生3891.3万人，毕业生1059.4万人。中等职业教育招生575.4万人，在校生1659.4万人，毕业生542.2万人。普通高中招生1036.2万人，在校生2922.3万人，毕业生891.0万人。初中招生1848.8万人，在校生5386.2万人，毕业生1698.2万人。普通小学招生1616.6万人，在校生10584.4万人，毕业生1857.3万人。特殊教育招生15.8万人，在校生91.6万人，毕业生17.7万人。学前教育在园幼儿3584.0万人。九年义务教育巩固率为95.9%，高中阶段毛入学率为92.0%。
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“‘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。
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