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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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他认为，应“堵疏结合”。“堵”即有法必依、执法必严、违法必究，通过执业准入资格的事前教育、执业过程的事中监督、违法后果的事后处罚加大违规炒股行为的违法成本，建立证券从业人员不敢违规、不能违规的纪律基础；“疏”即在炒股禁令下对证券从业人员进行良好的正向激励，打造证券从业人员工作成绩与个人绩效得以匹配的商业环境和竞争环境等。
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