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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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对立过程理论进一步解释了短视频成瘾是如何通过正负情绪的交替机制影响大脑健康的。在观看短视频时，大脑的奖励系统，尤其是大脑腹侧被盖区被显著激活，就会带来愉悦感。然而，用户一旦停止观看，这种愉悦感会迅速转变为负面情绪，如焦虑和压力。为了重新获得愉悦感，用户往往会陷入重复观看的循环行为中。这种反复刺激可能导致大脑奖励系统的过度激活，降低对其他活动的敏感性，进而增加对短视频的依赖，并可能诱发情绪波动和焦虑障碍。
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