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　　　　过去10年间，LLM的发展显示出了对数据的巨大需求。自2020年以来，用于训练LLM的“标记”（或单词）数量已增长100倍，从数百亿增加到数万亿。一个常见的数据集RedPajama，包含数万亿个单词。这些数据会被一些公司或研究人员抓取和清洗，成为训练LLM的定制数据集。

在刘博看来，智驾必然成为今年车企竞争的主题，或者说是市场淘汰的基线。“去年的淘汰基线是高速NOA，今年的淘汰基线是城市NOA。”他说。无论车企是自主研发还是寻求与供应商的合作，如果没有能力推动城市NOA快速上车，就避免不了被淘汰的命运。“有智驾不一定能活，但没有智驾一定会死。”刘博说道。

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