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陶渊明笔下最为强烈的悲声都与死亡密切相关。他在《挽歌诗》三首中用递进笔法写死后情形：刚死之时，“娇儿索父啼，良友抚我哭”；祭奠之时，“肴案盈我前，亲旧哭我旁”；归葬之时，“马为仰天鸣，风为自萧条”。《咏三良》写秦国三位壮士被迫殉葬后，“荆棘笼高坟，黄鸟声正悲”。《挽歌诗》是生者对自己身后的设想，《咏三良》是对已逝历史人物的追念，无论是时间轴上的前望还是回顾，都突出体现了对生命的深情眷恋和失去生命的深沉悲慨。除了悲鸣声和悲哭声之外，陶渊明笔下的悲苦之音还包括悲乐声，《咏荆轲》所写尤为惊心动魄：“渐离击悲筑，宋意唱高声。萧萧哀风逝，淡淡寒波生。商音更流涕，羽奏壮士惊。”击筑声、高歌声、风声、水声交织成了一片，这是离别之悲歌，更是荆轲的挽歌！

　　　　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。