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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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团队发现,即使基因完全相同的细胞也会产生不同的模式。最初这一点让人十分困惑,但随后他们意识到,细胞密度正是造成模式差异的原因之一。当细胞密度超过某个阈值时,“synNotch”功能就会被削弱,从而影响模式的一致性。此外,随着细胞增殖,细胞密度与“synNotch”遗传回路之间也存在复杂的交互作用。
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