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至于能否“反向驯化大数据”，有技术人员告诉记者，人为干扰的作用并不会很大。因为大数据依托的维度十分广泛，平台的用户账户大多数是实名制，使用虚拟账户的可能性很小，所以很难通过一些简单伪装行为迷惑大数据模型，而且大数据模型本身就有较强的学习能力。
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公告中未披露违规内容，但2024年8月*ST中程收到的深交所监管函或已经透露出调查由头。深交所向公司下发监管函提出，*ST中程连续12个月累计发生的诉讼、仲裁金额合计7415.35万元，占净资产绝对值的比例为20.30%，达到披露标准，但公司未及时履行信息披露义务。深交所要求公司董事会充分重视上述问题，吸取教训，及时整改，杜绝上述问题的再次发生。
2025澳门12生肖出码表搜狐“‘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。
