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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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教育专家李一陵认为，需加大监管力度，设立专门的AI招聘监管部门。定期检查企业AI面试系统是否合规，包括算法是否公正、个人信息是否安全等。重点监督招聘中个人信息收集、存储和使用情况，确保企业依法依规获取和处理应聘者面部信息、语音信息等敏感数据，设置严格安全措施和时间限制。
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