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　　　　最新研究旨在克服这些障碍。该团队来自意大利卡利亚里大学、美国加州大学圣巴巴拉分校、匹兹堡大学以及东京科学研究所。他们采用了一种特殊的磁光材料——铈掺杂钇铁石榴石，这种材料的光学属性可以根据外部磁场的变化而动态调整。通过引入微型磁体作为数据存储单元，并控制光信号在材料中的路径，研究团队成功开发出一种全新的磁光存储器。

其二，校园文化活动的吸引力较弱。总体上看，不少大学都开展了形式多样的校园活动，但是，能吸引学生积极参与的活动并不多。一些学生反映，不少活动“说教味”较浓，甚至带有一定程度的强制性，较少考虑学生的兴趣和需求。

　　　　“‘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。