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　　　　今天来关注一组侵财类案件，这些案件虽小，却与老百姓的利益息息相关。这其中的当事人，有的丢失了辛苦赚来的货款；还有的被盗走日常代步工具，民警在破案的同时，也努力追赃挽损。先来看武汉市民薛先生的遭遇，2024年年底，他放在汽车里的7万元现金不翼而飞。

一盼产教融合更扎实一些。教育部部长怀进鹏指出，新一轮“双高”要突出“办学能力高水平，产教融合高质量”。所谓“产教融合高质量”，主要体现在两个方面，即教育与产业的呼应，学校的专业设置要契合区域产业发展的需要；教学与生产相呼应，课程的设置与内容的选择要与岗位工作过程相契合，增加人才培养的适应性。要实现真正高质量的产教融合，光靠学校或企业都还不够，政府的力量不可或缺。要将职业教育产教融合工作纳入地方政府考核范畴，强化政府责任。地方政府则要建立专门的统筹协调机制，从产业布局信息、专业设置导向与政策激励、人才需求规模、企业专家与院校教师互聘、学生顶岗实习、校企共建技术研发中心等方面形成常态化的工作机制，从深处、细处、实处推动产教融合。要避免文件政策一出，真到推进落实层面就困难重重的现象。高职教育扎根地方办学，为企业培养未来产业大军，哪个地方的产业工人培养越精准，哪个地方的产业转型升级效能就越高。

　　　　“‘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。