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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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与此同时，这一年财政的科学管理也将稳步推进，“把每分钱都花在刀刃上”。廖岷说，在效率上，财政部将大力优化支出结构，更加注重惠民生、促消费、增后劲。加大对稳就业的支持，通过推动增加居民收入、健全社保体系、培育新的消费行业、改善消费条件等来支持提振消费。围绕加快发展新质生产力，加大对教育人才、科技攻关、乡村振兴、绿色低碳等领域的支持。
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