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从自动驾驶本义看,是要通过减少人工干预,甚至完全脱离人工干预情况下,在复杂道路交通环境中实现安全驾驶。而众所周知,目前的道路交通环境的复杂性,并不能完全用交通规则来覆盖。例如,机动车道上突然闯入的行人、自行车、两轮电动车等,这是在不遵守规则的情况下发生的,如何对端到端自动驾驶系统“说清楚”既要遵守交通规则,又要在类似突然情况下处理好行驶动作,是一件不容易的事。特别是“非规则”的情况可能千差万别,难以用一些理论模型来归纳概括,只能尽可能扩大数据库来“教”自动驾驶系统,这无形中就会提升算力需求。
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基于大模型出具的所谓“处方”到底有多大的可信度?同样是使用DeepSeek辅助诊断,医生和患者看到的“处方”是否会存在不同?成伟从技术层面给出了解答——AI系统的准确性和可靠性依赖于大量的高质量训练数据、算法的优化程度以及临床验证,在处理复杂病例、结合患者个体差异进行诊断等方面仍有局限性。
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