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四是企业要主动参与人才培养，更好地共育大国工匠、能工巧匠。做好“播种机”，不能只做“收割机”，把校企合作纳入企业发展战略，把人力资源建设延伸到培养环节，校企联合建立持续稳定的人力资源供给渠道。适应中职办学定位的新变化，与中职、高职、本科开展集群式、链条式、长学制的产教融合、校企合作，贯通学段、全程参与、深度参与，共建专业、标准、课程、师资、实训基地等，选拔好苗子，共育好人才。
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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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