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“‘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。
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带着这些问题,中国劳动关系学院劳动关系专业本科生李雨珊踏上了返乡调查的旅程。李雨珊从小在四川省乐山市长大,待过农村,去过城市,也有过赶集买菜的经历,在她儿时的记忆里,这是再平常不过的事情。但现在,吃饭可以点外卖、买东西靠快递,身边也出现了越来越多身着各色工作服的外卖员、快递员。
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