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相比已经普遍采用的模块式智驾系统,端到端的神经网络算法模型“聪明”与否,极度依赖海量的真实数据来训练,只有经过海量数据训练,神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着,伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入,端到端智驾的发展会越来越好。另一方面,随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高,现阶段端到端的成本也有一定程度增加,随着未来的大规模推广应用,成本有望逐步下降。
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“‘下席’,是什么意思?”近日,在湖北武汉召开的长江文化名家学术研讨会上,武汉大学人文社科资深教授、简帛研究中心主任、古文字与中华文明发展传承工程专家委员会委员陈伟展示的竹简照片,引起了与会者的注意。
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