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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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此外，报告指出，为使AI技术的红利得到平均分配和广泛共享，通过国际合作加强有关能力建设至关重要。通过分享历史经验、聚焦敏感领域、培育公私合作等方式，各国能够提升自身应对AI浪潮的准备程度，进而削减风险，解锁释放该技术对可持续发展和社会进步的红利。在促进各国开展合作方面，国际组织应扮演重要角色，成为既能开展协调、分享知识的平台，又能帮助构建关于负责任AI的全球标准框架。关于加强国际合作，报告建议，应建立全球知识分享网络，以分散AI技术研发创新；同时，还应建立统一方法标准，评估AI对劳动就业的冲击影响；设立全球跨区域的培训课程，加强经验分享；建立跨国AI研发合作伙伴，使参与国家共同受益等。以此实现AI资源和基础设施的平等可及，确保发展中国家能够通过有关培训提升技能。（记者 梁 桐）
2025今晚澳门特马开什么号如何将车辆训练得更像“老司机”，几乎是研究端到端模型自动驾驶企业要面对的共同难题。而除了收集更多优质的数据不断训练，似乎目前也没什么更好的办法。马斯克曾在社交平台X上回帖道：与V12.5.4相比，13.2版本能力提升了5倍；模型参数量增加3倍，让基于时序的推理能力大幅提高。
