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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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今年11月全国人大常委会执法检查组关于检查非物质文化遗产法实施情况的报告指出，目前，中国非遗资源总量近87万项，国家、省、市、县四级非遗代表性项目10万余项，其中国家级代表性项目1557项（包含3610个子项）。认定国家、省、市、县四级非遗代表性传承人9万多人，其中国家级代表性传承人3068人。全国现有非遗保护机构2406个。文化和旅游部设立中国非物质文化遗产保护中心，31个省、自治区、直辖市全部成立省级非遗保护中心。
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