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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。

　　　　但要进一步提高仲裁质量和效率，提升仲裁公信力，还面临不少挑战，如仲裁裁决执行的问题。丁涛坦言，体育仲裁具有特殊性，往往裁决结果既有涉及金钱给付的，也有涉及非金钱给付的，仲裁裁决作出后，如果一方当事人不履行，另一方当事人需要向法院申请执行。在实际执行过程中可能会遇到各种困难，涉及金钱给付的，法院可以强制执行，但是对于一些非金钱给付事项，则需要体育仲裁委员会通过体育组织协助执行，这需要在将来的实践中进行完善。