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事实上,不仅如此,端到端本身对于算力的要求大大超过了模块化阶段。“从特斯拉的FSD自动驾驶系统看,端到端所需算力成倍增加。”梁筱磊表示,特斯拉声称将AI大模型引入自动驾驶系统,其“端到端+大模型”的HW5(芯片)与之前的HW4相比,用3000行代码替代了原来的30多万行代码,但算力要求提升了10倍,整个平台算力需要达到3000~5000T0PS才能满足端到端的需求。
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经过近10年努力,葛健团队终于有了第一份收获。葛健认为,要想使用人工智能在海量天文数据中“挖”到极其稀少的新发现,就需要创新人工智能算法,并且利用基于新发现现象物理图像特征所生成的大规模数据集进行训练,使之能快速、准确、完备地探寻到很难在传统方式下找到的稀少而微弱的信号。
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