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沈阳强调，我们讨论近来在全球引发高度关注的“AI大模型预训练数据是否将耗尽”这个话题时，要厘清两个问题：一是业内讨论的预训练数据是否将“耗尽”主要针对的是可用于大模型训练的文本数据，但大模型对空间数据、视频数据，以及传感器感应到的自然界中的海量数据的学习与利用才刚刚开始。也就是说由AI大模型学习和使用文本数据迈向这些上述提到的巨量数据，还将会面临一个巨大量级的扩张。二是未来我们一方面要持续强化大模型的预训练，但更重要的是研究推理，研究智能体，研究人机共生。“也就是在研究怎样让AI通过海量数据学习，能力变强的同时，更要研究怎样让人类也变得更强。不管AI能力有多强，人类最终要能够驾驭AI。”
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违规修改车辆额定功率、替车检验、加装作弊器……一段时间以来，生态环境部公布多批机动车排放检验领域造假案例。有些检测机构篡改数据故意“放水”，有些则在车辆上“做文章”，替车检验已成灰色产业链，环检造假导致一些尾气超标车辆“带病上路”。机动车特别是重型货车尾气治理，是大气污染治理的重要方面。作为“守门人”的机动车排放检测机构，对于推动移动源污染减排、实现环境空气质量持续改善，作用不容小觑。实践中，环检造假证据固定难，执法存在跨地域、跨部门等情况，对此，可采用数字化系统加强对检测机构的实时监控，开发大数据模型分析研判，进一步升级技术筛查手段；建立健全联合工作机制，多部门衔接联动，对违规违法行为露头就打，实现全链条打击。（时 锋）
玄武版47419最新更新具体而言，核心技术是自动驾驶货车实现商业化落地的基石。尽管长途货车被认为是实现自动驾驶较为成熟的领域，但这并不意味着其技术难度有所降低。与乘用车相似，智能货车在发展过程中也面临算力不足、算法安全性、硬件可靠性及线控冗余等问题。以干线物流场景为例，虽然该领域吸引了众多参与者的加入，并且无人驾驶货车已实现跨省示范运营，但目前其自动驾驶技术仍未达到全面开放上路的标准。一方面是因为货车载重多、惯性大，需要更长反应时间和制动距离，对自动驾驶系统的感知能力和反应速度提出更为严格的要求；另一方面，货车作为运输工具，其自动驾驶系统必须具备强大的控制算法自适应调节能力，以灵活应对各种复杂的运输环境。但就当前情况而言，自动驾驶技术仍需进一步突破和完善。
