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　　　　“那段时间是最难熬的，每天睁开眼除了吃饭，其他时间都在画画。”洛追告诉记者，当他真正开始学习时，才深刻体会到要想成为唐卡手艺人，需要付出更多努力。“也曾想过放弃，但还是咬咬牙坚持了下来。”说到这里，洛追有些腼腆地笑了笑。

首先，新发现郡名“洞庭”“苍梧”。《史记·秦本纪》记载：“秦王政立二十六年，初并天下为三十六郡，号为始皇帝。”从南朝宋的裴骃开始，学者对三十六郡所指便聚讼不已。1947年，谭其骧先生发表《秦郡新考》，成为权威性意见。然而，秦简牍中有一些全新的发现。秦始皇二十七年的一件文书说：“今洞庭兵输内史，及巴、南郡、苍梧输甲兵……”（里耶秦简16-5）洞庭、苍梧与人们熟悉的巴郡、南郡并列，显然也是秦郡名。秦始皇三十四年的一件文书（里耶秦简8-758）说“苍梧为郡九岁”，表明在秦王政二十五年统一前夕，就已设立苍梧郡。在传世文献中，秦洞庭、苍梧二郡，毫无踪影。

　　　　“‘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。