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而小鹏汽车的端到端包括了“神经网络XNet＋规划控制大模型XPlanner＋大语言模型XBrain”的“三网合一”形态，通过云端大模型提供支持。云端大模型的参数量是车端的80倍，云端强化训练后，车端大模型的上限会大幅提高。正是在端到端技术加持下，小鹏汽车智驾系统走向了以轻地图、轻雷达、重算力为核心的智能驾驶方案。针对复杂路况，能够实现点到点的辅助驾驶，包括自动通过高速ETC闸机、红绿灯识别、拥堵路段跟车以及主动变道超车等。尤其在体验和流畅性上，用户基本感觉不到任何断点，而且以端到端实现了“车位到车位”。因此，小鹏汽车方面认为，端到端只是开始，不是终局，真正的竞赛正在云端展开，云端大模型才是制胜的关键。
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为了实现在AI方面的突破，微软也在大力囤积算力资源。4月初，有报道称微软计划到今年年底前囤积180万块AI芯片，意味着公司希望在2024年内将所持有的GPU数量增加两倍。据知情人士透露，从2024财年到2027财年(到2027年6月30日结束)，微软预计将在GPU和数据中心上花费约1000亿美元。
新澳2025资料免费大全冰表面长啥样？原子级分辨图像揭晓答案。利用自主研发的国产qPlus型扫描探针显微镜，北京大学教授江颖、徐莉梅及中国科学院院士王恩哥联合研究团队首次获得了六角冰（自然界最常见的冰）表面的原子级分辨图像。相关论文5月22日发表于《自然》。
