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相比已经普遍采用的模块式智驾系统，端到端的神经网络算法模型“聪明”与否，极度依赖海量的真实数据来训练，只有经过海量数据训练，神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着，伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入，端到端智驾的发展会越来越好。另一方面，随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高，现阶段端到端的成本也有一定程度增加，随着未来的大规模推广应用，成本有望逐步下降。

　　　　虽然量子纠缠现象已在微观粒子中得到证实，但在日常物体之间却很难看到。美国芝加哥大学研究团队成功展示了两个声波谐振器之间的高保真纠缠，标志着量子声学领域的重大进展。相关论文发表在10日的《自然·通讯》杂志上。