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　　　　据该课题负责人、教育部课程教材研究所副所长曾天山介绍，为准确了解2019年试点以来职业本科教育发展状况，课题组于2024年年底对目前51所已经招生的职业本科院校（公办校28所、民办校23所）的办学整体情况进行了调研。

亚冬会冬季两项竞赛长刘元国告诉记者，本次测试赛严格按照全要素、全流程的标准进行，从靶场布置、出发圈及起终点设置，到比赛线路规划，各项细节工作均已完成。测试赛将全面检验场地设施、器材、人员、场馆运行、竞赛组织等各方面工作，确保亚冬会冬季两项比赛顺利进行。

　　　　“‘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。