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这项对于理解星团对行星形成的影响、探索恒星形成和行星形成的边界有重要意义的天文学研究，由中国科学院上海天文台联合香港大学和美国加州大学圣克鲁兹分校、瑞士苏黎世大学等中外研究机构的合作伙伴共同完成，相关成果论文北京时间27日凌晨在国际学术期刊《科学进展》发表。
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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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