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鉴于此，云南天文台博士生郭帅帅和研究员季凯帆、郭建恒等人，基于机器学习的方法，在一个包括了恒星质量、金属丰度、初始自转周期、行星质量、轨道半长轴等的参数空间中，计算了15000余条潮汐演化的模型。随后，他们对这些演化模型作了复原，得出不同年龄条件下恒星的有效温度、半径、自转周期和行星的轨道周期等数据。
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但行业普遍的观点是，大模型在短时间内难以对智能驾驶起到提升作用。法雷奥集团中国区首席技术官顾剑民表示，虽然DeepSeek支持AI上车应用，但目前车企直接把DeepSeek做智驾接入的可能性不大，因为信息输入源和应用场景有较大差异，且DeepSeek的稳定性也存在较大挑战。“我在使用DeepSeek的过程中，已经有好多次发现对于一些简单问题或判断都会出错。如果应用到智驾，必须和之前一直讨论的end-to-end（端到端）类似，需要有兜底方案确保下限，否则就是对行车安全不负责任。”基于此，顾剑民表示，目前AI上车要谨慎，即使在智能座舱这类不直接关联到驾驶安全的场景下，也不能盲目依赖，否则也会有安全隐患。
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