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除了高算力芯片外,大批量优质数据的获取也是一大难题。理想汽车用户张先生在OTA 7.0更新前,使用城市NOA功能的频率非常高。作为一名老司机,他对老版本略有微词。“虽然在大部分情况下,智驾的表现令人满意,但在一些复杂路况和极端路口,我还是不敢使用智驾系统。”张先生举例说,“我家住胡同,道路狭窄,路边不规则障碍物多,有时候就识别不出来。另外,在多车交汇路口,智驾系统的逻辑过于保守或者说太守规矩,其实是不太符合‘老司机’的驾驶逻辑。”
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大模型对算力的需求巨大。清华大学电子工程系长聘教授汪玉在会上提到,训练GPT-3的耗电量为128.7万度,相当于国内348个家庭一年的生活用电,但这仅仅是前期训练所消耗的电量。据汪玉介绍,GPT每日访问量约为2.7亿次,平均每次访问5个问题,每月用在回答问题上的推理计算耗电量则是1872万度。
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