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这个过程中，只有医生和AI团队密切合作，才能为模型提供高质量的训练数据。吕乐进一步解释，前沿的医疗AI算法团队往往依赖广泛的合作医院提供多样性数据，这对于提高模型的泛化能力至关重要。不同医院的数据为AI模型提供了丰富的病理背景，帮助其更准确地应对各种临床情境。
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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。
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