logo

　　广东赌王综合资料精简版V14.41.14-湖北之窗

　　　　谈及举办此次“宠粉”脱口秀大会的初衷，慕思寝具总裁姚吉庆受访时表示，今年疫情肆虐对社会心理造成创伤，我们一直在倡导健康睡眠，在疫情期间做了好几场睡眠公益，而脱口秀可以用喜剧方式解读严肃的生活议题，并用幽默化解负面情绪，给予年轻人有价值、有方向的引导，让大家卸下隐形的压力，睡得更好一点，这与慕思今年主办的“超级慕粉节”宗旨不谋而合。积极的价值观和年轻消费群体背后的商业价值正是慕思与脱口秀跨界合作的动因。

新学期第一周，北京邮电大学“‘码上’——大模型赋能的智能教育应用平台”的论坛，恢复了热闹的一问一答。2023年9月在北邮上线至今，“码上”累计用户约1.5万，提问帖数量超11万，AI回答次数突破22万次……有学生亲切地称它“码老师”。

　　　　“‘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。