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　　　　此外，对道路及交通规则的准确识别，也需要通过提升算力来保障。例如，国外一些城市的公路大多较为平坦，而国内一些城市公路却有很大起伏，如重庆、贵阳等地区，不仅弯道多而且高度差较大，端到端自动驾驶系统要准确识别，需要更多的训练数据和模型，也会增加对算力的需求。此外，有的城市道路右转线在直行线的左边，左转线在直行线右边的情况也现实存在，对此，需要自动驾驶系统学会识别这种不多见的规则，同样需要算力的支持。

2024年诺贝尔自然科学奖（以下简称“诺奖”）已经花落各家，但关于诺奖的讨论仍在继续。一个有趣的现象是，2024年多位诺奖得主都曾经获得过发明专利。物理学奖得主拥有“解决神经网络过拟合问题的系统和方法”等专利，化学奖得主拥有“确定蛋白质结构的机器学习方法”“使用深度学习构建蛋白质功能位点”等专利，而医学或生理学奖得主拥有“调节RNA干扰的组合物和方法”的专利等。分析2000年以来全部诺奖得主的专利数据可以发现，物理学领域接近50%的得主获得过专利，生物学或医学领域有70%左右的得主获得过专利，化学领域这个数据则超过了80%。综合来看，诺奖得主成果的“专利化”倾向明显。

　　　　岳震在广东省某人工智能公司从业多年，他建议AI技术开发者应持续优化面试算法，提升其公平性与准确性。改进算法结构，采用先进的机器学习与数据处理技术，更好地识别和纠正潜在偏见。引入多模态数据融合技术，综合考量求职者语言表达、面部表情、肢体语言等多维度信息，全面评估求职者能力素质，减少单一数据偏差。