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一开始,小鼠并不知道这些线索意味着什么,但是通过不断尝试,它们逐渐学会了根据提示来判断哪个位置有奖励。在这个过程中,科学家们注意到小鼠大脑中的神经元活动发生了有趣变化。起初,对于两条走廊,小鼠大脑中的神经元反应很相似,但随着学习深入,它们开始以不同的方式处理这两条走廊的信息,即使这两条走廊在视觉上几乎一模一样。
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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。
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