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“‘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。
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工业和信息化部信息通信科技委委员、北京理工大学计算机网络攻防对抗研究所所长闫怀志在接受第一财经记者采访时表示，在当前缅北等境外的电信诈骗活动中，手机卡成为了诈骗分子的重要工具。由于国内对手机卡的实名制管理日益严格，诈骗分子难以直接获取大量合法的手机卡用于诈骗活动。因此，他们转而通过非法渠道从国内获取手机卡，并利用这些手机卡进行跨境诈骗。这些手机卡往往未经实名制认证，难以追踪，为诈骗分子提供了极大的便利。
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