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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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美国芝加哥大学研究人员开发出一种创新性的存储技术，利用晶体内的单原子缺陷来表示数据存储中的二进制数“1”和“0”，将几个太字节（TB）的数据存储在边长仅为1毫米大小的晶体立方体中。相关论文发表在最新一期《纳米光子学》杂志上。
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