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此外，如果再按照训练频次和模型的迭代速度算，数据就更为巨大，像特斯拉端到端如果每天迭代一个小版本，假设需要用5000万个视频片段训练20个频次，每天就要训练10亿个视频片段。如果算力不足，端到端智驾模型迭代的速度就会放慢，准确性也会受到影响。而端到端智驾系统除了训练，还需要推理来支持决策，这对算力来说是个巨大考验。所以，特斯拉购买英伟达H100高性能芯片用于训练的算力支持，自研的Dojo计算机做推理算力支持。
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澳大利亚新南威尔士大学工程师成功演示了一个基于量子力学的“锑猫”实验，为执行量子计算提供了一种全新方法。这种方法更稳健，为解决量子计算领域面临的最大挑战之一——纠错带来了重要突破。该成果发表在最新一期《自然·物理学》杂志上。
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