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新材料的研发是目前国际竞争的焦点，往往能带来制造业的飞跃。我国科研人员在材料研发上又出新成果：在二维过渡金属碲化物材料的宏量制备方向取得新进展，为二维过渡金属碲化物材料的规模化制备提供了可能性。这一成果由中国科学院大连化学物理研究所吴忠帅研究员团队，与中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院金属研究所和深圳理工大学（筹）成会明院士，北京大学电子学院康宁副教授合作完成，论文近日在线发表于《自然》杂志。
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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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