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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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郁金泰解释,记忆一般被分为三部分:感觉记忆、长期记忆和工作记忆。感觉记忆指通过视觉、听觉、嗅觉、触觉和味觉五种感官对世界的感知而形成的短暂记忆,主要存储于感觉(如视觉)皮层中。它如晨曦中的露珠,转瞬即逝。长期记忆包括语义记忆、情景记忆、情感记忆等,或深或浅地烙印在内侧颞叶和海马等脑区,持续时间从几分钟到数十年甚至一生。工作记忆则如同笔记,暂时保留有限数量的信息,以备立即查阅、调用,对学习、解决问题和其他心理过程至关重要。“我们脑海中闪过的每一个念头,都是工作记忆,而前额叶皮层在工作记忆形成和执行功能中起核心作用。”郁金泰说。
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