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　　　　2019年，哈佛大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队，使用在美国运行的DIII—D托卡马克装置上训练出的深度神经网络模型，以超过90%的正确率预警了JET装置的破裂事件。2022年，谷歌旗下DeepMind团队与瑞士联邦理工学院合作使用强化学习智能体在TCV托卡马克上实现了限制器、常规偏滤器、先进偏滤器甚至双环等离子体位形的控制。2024年，韩国中央大学与普林斯顿等离子体物理实验室的研究团队使用深度学习方法，在KSTAR与DIII—D托卡马克上成功预测了撕裂模不稳定性的增长概率，并结合强化学习算法，在提升等离子体比压的同时对撕裂模增长概率进行控制。

“对线虫、家蚕、果蝇、斑马鱼、非洲爪蟾、小鼠、恒河猴与人类进行比较分析，发现其基因组中均存在OSER1的直系同源基因。”论文第一作者、西南大学资源昆虫高效养殖与利用全国重点实验室副教授宋江波说，提高OSER1表达后，家蚕、线虫和果蝇3个物种的寿命均显著延长。

　　　　“目前的端到端不可能一步到位，以‘端到端＋’的方式来推动端到端智驾的技术演进形式，是实际应用的必由之路，也是多数车企的共识。”梁筱磊认为，从目前智驾的发展趋势看，尽管在技术方面还有不同的探讨，也有不甚明确之处，但融合了多领域前沿技术的端到端很可能将成为汽车智能化的下一个目标，也不会止步于仅支持L3级智驾。从尊重科学的角度看，端到端的技术发展还需要时间，但未来一定能给消费者带来更好的智驾体验，让消费者感受到高阶智驾的诗和远方。