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从另一方面来看,做好车联网,需要规模的数据接入,持续的模型迭代,以及快速的验证闭环,在一定的投入周期基础上,才能收得成效,因此必须是一把手工程,才能有足够的定力和推动力达成这一目的。在此基础之上,还要坚持对底层技术持续投入,对算法、模型持续优化,和智驾、智舱等场景化功能达成深度协同。
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如果AI接受除文本之外的多种类型的数据训练,可能会为丰富数据的涌入打开闸门。Meta首席AI科学家勒丘恩强调,人类通过观察物体而“吸收”的数据远超用于训练LLM的数据量,机器人形态的AI系统或许能从中获取经验。
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