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Thinking Machines Lab最后还强调要在实践中学习。研究与产品共同设计，产品通过部署实现迭代学习，而优秀的产品和研究则相互促进。对于人工智能安全的经验和迭代方法，其表示最有效的安全措施来自前瞻性研究和细致的实际测试的结合，要衡量真正重要的东西，重点了解系统如何在现实世界中创造真正的价值，公司也表示最重要的突破往往来自对目标的重新思考，而不仅仅是优化现有指标。

　　　　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。