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　　　　在大模型中，“Scaling Laws”意味着当算力、算法、数据这3个关键因素被不断拉高上限并达到一定程度时，大模型的智能表现将出现跃升，即“智能涌现”。近两年，国内外AI厂商遵循着“Scaling Laws”持续投入，模型体积不断膨胀，参数数量呈指数级增长。“‘Scaling Laws’性价比最高的时候就是GPT-4时期，模型效果随着参数的增加有着指数级的提升。彼时，各大AI厂商纷纷购入高性能GPU，英伟达的市值更是迅速上升。”田丰说。

俞荣锦表示，由于现阶段的端到端还存在开发不足等问题，准确率受到影响，因此各车企基本都采用了“端到端＋”的方式来克服弊端。目前，端到端的不足包括端到端智驾系统的训练所需的数据规模比海量更加海量，随着智驾里程的增长以及自动驾驶系统能力的提升，端到端训练的数据量也会不断增长。来自车企的数据表明，截至2024年9月，小鹏汽车端到端的视频训练量为2000万个视频片段，特斯拉端到端智驾系统FSD的训练量则至少有5000万个视频片段。

　　　　陈世英：20世纪七八十年代，中国香港的珠宝制造业正处于蓬勃期，是当时香港的经济支柱之一。而在中国内地，14年前我第一次到北京首都博物馆举办展览时，观众对珠宝还不太理解，觉得这不是他们所熟悉的黄金首饰或玉雕作品。