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在年末这个特殊的时刻，人们往往会回顾过去一年的经历，与年初设定的目标进行对比，未达成的目标如同悬在头顶的达摩克利斯之剑，让我们感到恐慌和自责。在蔡格尼克记忆效应的推波助澜之下，未完成的小目标在岁末持续在大脑中活跃，放大了我们的挫败感。完美主义者更是难以容忍这种失败，将其归咎于自身，从而加剧了内心的压力和焦虑。“面对这种目标未达成的恐慌，我们需要调整心态，学会接纳自己的不完美。认识到目标的设定是为了激励我们前进，而非成为束缚我们的枷锁。我们可以合理调整目标，将大目标分解为小步骤，逐步实现，既能减轻压力，又能增加成就感。”韩宁认为。
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唐琳表示，江苏省数据局不会过多干涉选题，基本可由电视台自行裁定。“但我们也会注意把控选题。”唐琳说，节目选题遵循“十八字方针”，“党委政府重视，群众关心，普遍存在，能够解决”。“最后落脚在‘能够解决’，是因为如果曝光了却无法解决，某种程度上也会损害（节目）权威性。”
精准3码永不收费“‘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。
