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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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过去“两票制”发挥了较好的监管作用,如今“两套价格”让“两票制”失去了部分效力,这提示我们应迅速升级监管举措,将“两票制”的相关漏洞尽快补上。既然出厂开票价与底价相差如此悬殊,说明药品的成本调查还不够彻底和精准。既然开票价不是交易价,说明发票管理等方面也存在漏洞,可通过进一步强化智能审核等方式,及时发现现金流与发票账面不符等异常现象。
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