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技术赋能时须警惕“算法黑箱”。算法在数据处理和信息推荐中发挥着核心作用，但其运行机制往往不透明。一旦算法被不良信息干扰，可能会向学生推送偏离主流价值观的内容。部分学生会沉迷其中，忽略了思政知识的学习，甚至模糊了价值判断。为规避“算法黑箱”风险，高校应建立严格的算法审查机制，确保算法筛选出的思政教学资源符合主流价值导向。同时，教师要引导学生正确看待数智技术推送的信息，培养批判性思维。

　　　　相比已经普遍采用的模块式智驾系统，端到端的神经网络算法模型“聪明”与否，极度依赖海量的真实数据来训练，只有经过海量数据训练，神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着，伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入，端到端智驾的发展会越来越好。另一方面，随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高，现阶段端到端的成本也有一定程度增加，随着未来的大规模推广应用，成本有望逐步下降。