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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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华中师范大学硕博连读生吴旭瑶，专注于研究人在社会交往过程中产生的心理和行为表现，数字囤积是其研究的重点方向。她介绍，数字囤积行为的产生有很多原因，比如情感维系、提升自我、提高岗位竞争力等。“总的来说，数字囤积是出于一种对未来的担忧，囤积行为的合不合理主要看动机。如果是为了囤而囤，显然是不合理的。”
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