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“‘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。
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团队利用二维材料二硒化铪设计并制造了金属氧化物半导体电容器（MOSCap）。这种器件采用了垂直堆叠结构，其中二硒化铪夹在两层氧化铝之间，并放置在p型硅衬底上。顶部覆盖有一层透明的氧化铟锡，允许光线从上方进入。当二硒化铪纳米片被集成到电荷捕获存储器件中时，能实现光学数据传感和保留功能，使其在光源移除后仍能重新配置以感应光或存储光学数据。
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