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参数量大是大模型最突出、最早为人所关注的特点。近两年来，规模扩张是大模型企业迭代的主要路径。主流大模型的参数从百亿级逐渐迭代至数千亿，甚至万亿规模。然而，扩大参数量的瓶颈已开始显现。国内外权威专家和组织已经有大量报告表示，Scaling Law（缩放定律）开始显示出边际效益递减的现象。这意味着单纯增加计算资源、提高参数规模或数据量不再能如以往那样显著提升模型性能。
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不难发现，此番宣布实现“车位到车位”的车企，基本都是端到端技术路线的拥护者。这是偶然，也是必然。朱西产认为，如果不采用人工智能端到端技术，无法实现“车位到车位”这种复杂的应用。端到端一定是智能驾驶的现在和未来，是实现自动驾驶惟一的计算路线。
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