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当前,跨物种神经科学研究面临的一个主要挑战是缺乏具有生物学意义的标准化脑部参考系统。以往的比较分析尝试通过细胞构筑、髓鞘配布、宏观解剖、功能连接模式、功能激活或这些特征的组合来定义物种间的同源大脑皮层区域,但由于构建这些图谱所使用的模态和尺度不一致,跨物种的直接比较十分困难。
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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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