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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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目前为止，各发掘点均取得重要收获——御窑厂遗址、落马桥遗址和观音阁窑址的考古发掘，揭示了明清两代御窑厂的历史变迁和南宋至近代镇区民窑的发展脉络；原料产区和燃料产区是景德镇地区此类遗存首次进行的科学考古发掘。其中高岭瓷土矿遗址的发掘，发现了3期与瓷土开采加工相关的实物遗存；刘家下弄、詹家下弄、狮子下弄道路交通网络的考古发掘，揭示了景德镇因瓷业发展导致的城市变迁；泗王庙、天后宫和清真寺的发掘，说明因瓷业发展，区域间的文化交互加强，因而产生了多元的宗教信仰。
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