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因此未来要想应对这种局面，除了继续寻求新的数据来源（包括更偏僻的语料、专业领域的数据），还可以尝试合成数据、数据增强、迁移学习、联邦学习等策略，提升数据利用效率与质量管理水平。总的来说，困境不单纯是“数量不够”，更是数据“质量与可用性”不足带来的挑战，应对之策是在技术、策略、制度层面全方位提升数据处理的精度与效率。
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去年7月，理想汽车也发布了基于端到端模型、VLM视觉语言模型和世界模型的全新自动驾驶技术架构。其分为两个系统，一颗Orin X芯片用于端到端，也就是快系统；另一颗Orin X芯片用于VLM，也就是慢系统。快系统处理常见的场景，而VLM则是处理复杂场景。
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