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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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平日里，李兰迪非常享受校园时光，也喜欢记录生活。在微博上，她的Vlog细腻而生动地记录下了在中央戏剧学院学习生活：上课、排练、健身、漫步……李兰迪很喜欢观察别人，“你自己呈现的生活状态最多就几种，而你身边有各种各样的人，他们的思维方式、做事风格十分不同”。李兰迪希望把身边人的性格特点融入到角色中，在表演时呈现不一样的层次。
跑马论坛业内人士分析，数字人直播带货在创意创新、成本控制等方面具备优势。与真人主播团队在培训、薪资等方面的支出相比，数字人直播只需一台电脑和一名运营，可大幅降低成本。不过，有用户反馈，目前一些直播间的数字主播不够灵活流畅，套用AI模板，无法提供满意的解决方案等。相对于真人主播交流中的复杂内容，数字人主播的相关技术支持还不够完善，需要持续进行升级和积累。
