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　　　　个体行为和群体行为是人际互动行为的两种类型。个体行为以高度的主导地位和自信为特征，如自信地分享自己的经历、主动引领话题的导向等。这种类型的行为通常能彰显一个人的权力、地位或能力，一般而言都是利己的，可以帮助自己获得权力或资源。而在一对一的互动中，个体行为有时候能让双方受益，因为对于互动伙伴来说，如果对方表现出个体行为的反面——极度拘谨或羞涩，这会营造一种紧张不安的氛围，导致交流不顺畅。但一个人的主导地位是以他人的服从为代价的，所以个体行为可能给互动伙伴带来潜在的不利影响。比如某个人主动自我介绍、侃侃而谈，可以打破僵局，他人可以迅速加入聊天，这是对他人有益的；但如果这个人话又多又密，其他人根本没法插嘴，他人则会感到不被尊重，甚至产生被忽视、被否定的强烈负面情绪。

大二寒假，我第三次来到梧林。车快到梧林时，已排起了长队。这里新建了占地广阔的停车场，有专门的工作人员指挥车辆停放。从停车场到景区的路上，摆满各种小摊，有卖糖画的，卖烤肠的，卖奶茶的，卖各种手作工艺品的……刚上小学的妹妹东张西望，不亦乐乎。

　　　　“‘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。