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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。
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据介绍，高山树线是直立乔木连续分布的海拔上限，受低温等环境因子的限制作用强烈，因此对变暖响应十分敏感，是研究物种演替的生态过渡带。植被演替是指在较长的时间尺度上，植物群落受到干扰后的恢复过程或在裸露地面上的形成和发展过程。作为冰川退缩后的先锋树种，糙皮桦的演替过程应属于长期演替类型。然而，人们并不清楚气候变暖是否会加速这一演替进程。
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