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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。

根敦阿斯尔发言说，“前辈们为我们的研究工作打下了坚实的基础，让我们能够站在巨人的肩膀上继续前行。对于我个人来说，能够到敦煌研究院工作，是此生之幸事。为了珍惜这来之不易的机会，我定会以敦煌研究院前辈们为榜样，用实际行动来坚守践行弘扬莫高精神。”

　　　　作为美国“脑计划”细胞普查网络的一部分，该平台集成了三个核心要素对脑组织切片、处理和成像。首先，用一种名为MEGAtome的振动式切片机，可在不损失细胞连接的情况下实现超精密组织切片；其次，用一种名为mELAST的组织凝胶技术，能将组织样本转化为弹性和可逆膨胀的水凝胶，从而促进高通量多尺度成像；最后，通过UNSLICE计算管道可重建前两者处理的三维轴突网络连接。