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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。
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“AI面试可以从各个环节最大限度还原实际场景,这种‘沉浸式’的形式,能促进我们全方位了解面试的整个环节与流程,在实际的面试考场上,会更加应对自如。”准备参加公务员考试的该校城乡规划专业2025届本科生孔馨语表示,如果通过了公务员考试,也会和其他已经“上岸”的同学一样,把面试经验再提交到AI系统里,让更多的毕业班学生有效使用,从而实现面试经验的“循环使用”。
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