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　　　　美国密歇根大学研究团队开发了一个脑机接口系统，能持续记录大脑多个神经元的电活动模式来转译复杂运动。该系统被植入一位上下肢瘫痪患者的左侧大脑中央前回（该脑区负责手部运动控制）。在患者观察一只虚拟手进行多种动作时，记录下其神经活动，然后团队成员利用机器学习算法，识别与特定手指动作有关的信号。

对于三星电子采用3纳米工艺的最新芯片的发展情况，韩国媒体DealSite 9月报道说，随着三星电子在Galaxy S25上搭载移动应用程序处理器“Exynos 2500”的失败，对过早引进3纳米工艺的怀疑越来越大。

　　　　“‘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。