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因“节奏快”“爆点多”而一路高歌猛进的微短剧，也一度因“粗制滥造”“剧情套路”被观众反复诟病。2023年年底，中国青年报·中青校媒曾就微短剧现象发起社会调查，结果显示，57.75%的受访者认为有些短剧剧情烂俗，81.03%的受访者期待短剧的内容和制作更为精良、产出精品。
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南宋四家之一的刘松年《秋窗读易图》是宋代绘画中表现秋意的佳作。图绘山崖下临水而建的一座雅致的院落，院外两株青松干挺叶茂，院内霜枫红叶，散落一地。屋中屏风露出一角，仍能看出屏风上清波荡漾。主人坐在临湖的书案前，书案上有香炉和翻开的书籍，简约而明快。他看向湖畔，若有所思，小童拱手侍立于侧，神态恭敬。远处林岫掩映，薄雾横陈，流水潺潺，一片湖光山色。此图和《月色秋声图》都是《唐宋元集绘》中的画作，但前图无款，作者马和之为后代根据画风指认，而此图难得的有“刘松年”三字署款于左侧山崖之上，让我们对作者的指认变得更为确切。刘松年是南宋孝宗、光宗、宁宗三朝宫廷画家，画风与李唐一脉相承。他的传世作品不多，此图技巧精湛，意境空灵，成为研究者屡屡提及的代表作之一。
新香港六和盒宝典资料大全“‘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。
