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来源:说IT资讯网 作者:admin 日期:2025-06-01 10:13:08 点击:86612次

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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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“等合拢之后灌了水,我们现在站立的这一片地方,都是被淹没的区域,人就进不来了。”中国科学院高能物理研究所(以下简称“高能所”)所长曹俊抬起头,看着正在施工中的中心探测器,“等下次再开启,大概就是30年以后了”。

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    长期以来,野糜子、狗尾草等高粱田恶性杂草和高粱抢水肥、争光照,每年可使高粱减产10%-30%。高粱对一般化学药剂非常敏感,人工除草耗时费力,高粱种植户对此伤透脑筋,没有合适的农药也成为长期制约我国高粱产业发展的重大技术难题。

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