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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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此前，杨文龙作为运动员代表在中国代表团成立大会上表示，由于很遗憾地没能参加北京冬奥会，自己对这次在“家门口”征战亚冬会的机会备觉珍惜，“那段时间特别难受，心里落差特别大，但周围很多人帮我撑过了心理关，现在我更注重在比赛中展现自己的真实水平，而不是一味追求结果，不想金牌，而是想如何获得金牌，心态调整后，反而能取得突破。”对于亚冬会，他在赛前表示，“会尽己所能，打好这场冬奥会的‘前哨战’。”（中青报·中青网记者 梁璇/文 李隽辉/摄 聂亚栋/海报）
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