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　　　　而小鹏汽车的端到端包括了“神经网络XNet＋规划控制大模型XPlanner＋大语言模型XBrain”的“三网合一”形态，通过云端大模型提供支持。云端大模型的参数量是车端的80倍，云端强化训练后，车端大模型的上限会大幅提高。正是在端到端技术加持下，小鹏汽车智驾系统走向了以轻地图、轻雷达、重算力为核心的智能驾驶方案。针对复杂路况，能够实现点到点的辅助驾驶，包括自动通过高速ETC闸机、红绿灯识别、拥堵路段跟车以及主动变道超车等。尤其在体验和流畅性上，用户基本感觉不到任何断点，而且以端到端实现了“车位到车位”。因此，小鹏汽车方面认为，端到端只是开始，不是终局，真正的竞赛正在云端展开，云端大模型才是制胜的关键。

打开刚充满电的头灯，尹洋胜登上了K4280次列车的车厢。他拿着万用表、手电筒、验电笔等检修工具，穿梭在一节节的车厢内，对列车配电柜中的每一根电线仔细检查，“聆听”列车的电流之声，及时为列车“诊疗”，确保车体能在早上6点前准时出库运行。

　　　　最后，科学家确定了与说话意图相关的非额叶脑区，即颞叶和顶叶皮层。研究表明，这些非额叶区域确实包含与说话意图相关的信息，使他们能够区分患者何时准备说话、何时不打算说话，或者仅仅是在思考一些他们不想表达的内容。