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在日常就业咨询过程中，冯小龙也发现，一些应届毕业生袒露了自己的焦虑情绪，“这时候我们不仅要做好他的职业规划，还要做好他的求职心态的疏导。实际上，这些学生的个人能力和求职准备都已足够，只是在现有阶段没有找到理想工作，但不断放大不理想的状态，或许还会影响正常的求职过程。希望学生们能够通过实训、复盘，不断矫正和提升自己的能力”。

　　　　“‘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。