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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-25 22:26:50 点击:99697次

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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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    韩丽对中青报·中青网记者说,有时候群里试麦的语音都叠了几十条,管理员只会通知一个人“合格”,并且要带上自己写的剧本去参加“接麦”考核,“可是当初入职的时候他们说会提供剧本台词,不用自己创作。”当韩丽与其他群成员想要继续询问剧本的问题时,管理员向她表示,“这里是试麦群,试麦不需要自己写剧本,其他问题麻烦去咨询别的负责人”。

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