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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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　　　　吉林省长春市净月潭景区里，水幕与音乐相互交织，喷泉表演引得游人纷纷驻足。广场正中，来自黑龙江的游客陈嘉敏和朋友在演出人员旁拍照留念。“每走一段路，便能遇见一个新活动，节日氛围非常棒。”中秋假期，净月潭景区设计了文创印章打卡、非遗市集等多种活动，丰富游客游玩体验。“我们还准备去租一顶帐篷，在森林里欣赏月色。”陈嘉敏说。