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　　　　事实上，不仅如此，端到端本身对于算力的要求大大超过了模块化阶段。“从特斯拉的FSD自动驾驶系统看，端到端所需算力成倍增加。”梁筱磊表示，特斯拉声称将AI大模型引入自动驾驶系统，其“端到端＋大模型”的HW5（芯片）与之前的HW4相比，用3000行代码替代了原来的30多万行代码，但算力要求提升了10倍，整个平台算力需要达到3000～5000T0PS才能满足端到端的需求。

在应对电信诈骗方面，闫怀志表示，从技术治理的角度出发，构建有效的防范体系需要遵循依法认定、过惩相当、动态管理的原则。“我们的目标是利用技术手段提高电信诈骗的防范效率，降低诈骗案件的发生率，保护人民群众的财产安全。”

　　　　沈阳介绍说，如今大模型训练对数据的需求量确实在快速增长，呈现出近似成倍叠加的趋势。具体来说，像GPT这样的模型通常需要数百亿到数万亿字的数据来进行预训练。这些庞大的数据集帮助模型深入理解语言结构和语义关系，从而实现其最终的强大性能和广泛的应用能力。