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在苗江路的市集，福建网红博主“蟳埔女晴天”的簪花摊位人气极高。满头银发的莫女士与女儿一起戴满簪花，拍下美美的合照。如今已78岁的莫女士告诉记者：“女儿平时工作忙，没时间一起去外地游玩，没想到在家门口体验到了‘泉州蟳埔簪花围’，这是轧马路轧出来的小幸福。”在淡水路，制作玻璃艺术品的Lomoon店主告诉记者，自己曾是“不在上海的上海人”，从小听爷爷奶奶讲上海的故事，如今来到上海工作，制作出有老上海风味的花窗玻璃，附近的老年居民会来特地告诉她，“这跟以前的花窗一样好看”。正如潘霁所言，公园、街角、马路的历史文化氛围，与本地建筑风貌、声音气味、街道灯光、文字景观，以及各种饱含本地情感和记忆色彩的特色美食“发生更为丰富的接触交互”，这一刻“人与地方、与城市的关系和认同得到强化”。
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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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