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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。

此外，在大学阶段，学生有很多机会在集体生活中学习、成长，既提升了个人能力，又使集体收益最大化。比如，完成课堂小组作业时，小组成员分工有序，认真完成自己所负责的部分，齐心协力、同心共进，争取获得最佳的展示效果；在社会实践中会遇到各种突发状况，如何通过协调与沟通，尽快解决问题、形成有效的调研成果，考验的是实践团队成员间的默契配合。

　　　　“市场上不乏一些商家在不具备相应资质的情况下经营宠物寄养服务，有的给宠物投喂不适合乃至变质的食物，有的管理粗疏，导致宠物生病甚至死亡。宠物寄养服务行业尚未有统一的收费参考标准，不同商家收费标准存在较大差距，但服务质量可能并没有太大差别。”常莎说，规范宠物寄养行业，无论是收费标准、寄养责任与义务、纠纷处理等，都需要一笔“明白账”。