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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。

笔者在与一位农村校长交谈时翻看过他的一本教育日志，日志里记录了对一个“问题少年”长达几年的家访记录。其中有一段记录于2019年2月21日，“XX（孩子名字——笔者注）最近夜不归宿，流浪在村子里，晚上蜷缩在小学的楼梯间里，自己找了些稻草做了个‘窝’，目的是蹭Wi-Fi玩手机游戏……”在这样一段一段的记录里，孩子的样子越来越清晰，家庭情况越来越明朗：孩子4岁时过继给伯父母，生活起居由伯父母负担，小时候乖巧讨人喜爱，慢慢开始沉迷游戏，也变得叛逆不听话。日志还记录了校长与家长、孩子一次又一次越来越深入的沟通，在这样的沟通中，孩子慢慢追随校长的脚步回到了学校里、教室中。

　　　　如何将“可操作性”体现在《条例》中，让其成为一本青少年心理健康“工作手册”？广州大学法学院副教授葛自丹参与《条例》起草，她介绍，以往的地方性法规基本结合各个主体要承担的责任来写，关注点放在了相关部门履职的角度，而《条例》的起草则紧紧围绕中小学生，以“怎样最大可能预防其出现心理行为问题，如何发现问题并提供无障碍、畅通的诊治”的思路来编排。因此，《条例》第二至五章分别为：预防、发现、诊治、保障。