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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-05-17 23:13:04 点击:57306次

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俞荣锦表示,由于现阶段的端到端还存在开发不足等问题,准确率受到影响,因此各车企基本都采用了“端到端+”的方式来克服弊端。目前,端到端的不足包括端到端智驾系统的训练所需的数据规模比海量更加海量,随着智驾里程的增长以及自动驾驶系统能力的提升,端到端训练的数据量也会不断增长。来自车企的数据表明,截至2024年9月,小鹏汽车端到端的视频训练量为2000万个视频片段,特斯拉端到端智驾系统FSD的训练量则至少有5000万个视频片段。

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    可如今,“Scaling Laws”的性价比似乎没有那么高了。有业内人士提到,Grok 3的计算量几乎是DeepSeek的几十倍,但性能却并没有提升几十倍,这从侧面也印证了“Scaling Laws”的性价比正在降低。中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏也注意到,2024年,全球训练大语言模型的效果普遍不及预期,比如OpenAI的产品迭代速度明显放缓等。“这些情况都表明,大模型竞赛的上半场已经进入了‘垃圾时间’。”何宝宏说。

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