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此外，如果再按照训练频次和模型的迭代速度算，数据就更为巨大，像特斯拉端到端如果每天迭代一个小版本，假设需要用5000万个视频片段训练20个频次，每天就要训练10亿个视频片段。如果算力不足，端到端智驾模型迭代的速度就会放慢，准确性也会受到影响。而端到端智驾系统除了训练，还需要推理来支持决策，这对算力来说是个巨大考验。所以，特斯拉购买英伟达H100高性能芯片用于训练的算力支持，自研的Dojo计算机做推理算力支持。
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受体识别是病毒感染与传播过程中的关键事件。细胞上的受体分子既是理解病毒入侵机制的核心线索，也是构建感染模型、推动机制研究和药物研发的基础。然而，天然受体鉴定工作存在较高的不确定性与滞后性，有些重要病毒的受体鉴定几十年未有突破，严重阻碍了相关病毒学研究的深入推进。面对这一挑战，严欢团队另辟蹊径地提出了“设计人工病毒受体”的新设想，采取类似于“乐高积木”的模块化设计思路，将完整的受体分解为“病毒结合域（VBD）”与“人工受体框架（ARS）”两部分分别进行设计与优化，最终通过分子嫁接获得定制化病毒受体（Customized coronavirus receptors,CVR）。
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