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　　　　在保障有效性的前提下，提高可解释性，有助于减少对公共资源的消耗，增强用户对AI系统的信任度，并促进其在关键领域的应用。例如在医疗健康领域，一个具有高可解释性的AI诊断系统能够让医生更容易理解其判断依据，减少不必要的检查和治疗程序。

单行和双行书写的简，往往用绳线连系成册以承载长篇文献。《史记·留侯世家》说黄石公“出一编书”，《汉书·诸葛丰传》说“编书其罪”，就涉及这一情形。这也是后世书籍观念中的编（也写作“篇”）、册（也写作“策”）的源头。牍的书写面比较大，可以单独承载不太长的文献，早先认为不存在编连的问题。不过，近期一再发现内容相关但形态各异的文书、簿籍编连成册。现在看来，只是典籍类文献才由形制相同的简书写编卷，而形态各异的文书簿籍造册归档时，并非如此规整。

　　　　事实上，不仅如此，端到端本身对于算力的要求大大超过了模块化阶段。“从特斯拉的FSD自动驾驶系统看，端到端所需算力成倍增加。”梁筱磊表示，特斯拉声称将AI大模型引入自动驾驶系统，其“端到端＋大模型”的HW5（芯片）与之前的HW4相比，用3000行代码替代了原来的30多万行代码，但算力要求提升了10倍，整个平台算力需要达到3000～5000T0PS才能满足端到端的需求。