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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。

有业内人士提到，对少数大企业和大机构等对公客户，银行为维护长期客户关系，在一笔存款正式存入并生成合同之前，会与客户签订关于框架性服务内容的协议，其中包含利率等多个存款关键要素。对公客户可在协议期内任意时间新存入存款，新增存入资金也执行此前的协议利率，实际上锁定了未来一定时间的利率，利率风险主要由银行承担。

　　　　吕力介绍，借助装置，科研人员可以开展非常规超导、拓扑物态、新型量子材料与器件等方面的研究工作，并可在物理、材料、化学和生物医学等领域开展超快科学研究，探索极端时空尺度上的物质结构信息和动力学信息，在若干重点领域方向产出一批关键性、原创性、引领性重大科技成果。