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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。

此外，48.2%的受访家长建议加强科学教师培训，提高教师队伍素质；41.5%的受访家长建议利用人工智能、虚拟现实等技术改进实验教学；39.7%的受访家长建议开发具有地方特色的科学教育课程；29.1%的受访家长建议创新活动形式，丰富科普载体；17.6%的受访家长建议大力弘扬科学家精神。

　　　　在一次埋弧焊大型变位机焊接中，由于位置特殊，每次上坡焊状态良好，但下坡焊总会出现未熔合、夹渣等缺陷。通过反复试验，刘星彤发现整个环缝正中心前方3cm处，胎位转动时，熔池冷却凝固正好处于水平状态。针对这一现象，他和团队研制出一套红外线水平仪，利用水平仪控制转动，避免焊缝处于下坡焊位置，问题迎刃而解。