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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-04 03:53:03 点击:52918次

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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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6年前,张鑫从北京交通大学车辆工程专业硕士毕业进入国家铁道试验中心工作。“试验工作是高铁列车正线运行的先行保障,许多人都在盼望着中国高铁能有更大突破。”投身这个事业,张鑫感到很光荣,同时也感到肩上的责任很重。

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    近年来,心理健康问题成为普遍性社会难题,且呈现低龄化趋势。中国青少年研究中心和共青团中央国际联络部共同发布的《中国青年发展报告》显示,我国17岁以下的儿童青少年中,约3000万人受到各种情绪障碍和行为问题困扰。2023年,教育部等17部门联合印发《全面加强和改进新时代学生心理健康工作专项行动计划(2023-2025年)》。针对未成年人心理健康问题,有关部门出台了一系列政策文件。

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