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　　　　“端到端用先进的算法模型取代了传统算法和人工编写程序效率不高等问题。”在深圳先进技术研究院研究员俞荣锦看来，端到端的神经网络可以通过AI来自己学习，很快掌握海量的知识和技能，理论上可以不再需要模块化那样的人工编程。但是，现阶段如果完全依靠基于神经网络打造的端到端自动驾驶系统还不够“聪明”，测试表明，有时它可以在很复杂的道路交通场景中给出合理的规则，但有时也会犯低级的错误，甚至可能出现分不清红绿灯的情况，这被行业称为“上限很高，下限很低”。原因之一是神经网络学习的数据量不足，因此，目前包括华为、小鹏等车企推出的端到端智驾系统采用了“神经网络＋编程”的方式，最大限度保证系统的安全性。

利用“阿尔法折叠2”AI模型，研究人员预测蛋白质Sep15会形成类似捕手手套的螺旋结构，能与UGGT酶上的一个特定点位紧密结合。这一点位正是UGGT读取N-聚糖“密码”以判断蛋白质是否正确折叠的地方。

　　　　实际上，大模型研发一直有开源和闭源两大阵营，比如OpenAI是闭源，Meta坚持开源。田丰告诉记者，在AI领域，很多企业会选择开源上一代模型，而对最新技术有所保留，但DeepSeek的出现，把最新的技术和成果都共享了出来，不藏私，这就彻底改变了开源的格局。“开发者没有足够的时间去适应所有大模型，大家只会选择最领先开源模型社区贡献力量。”在他看来，如今，大模型开源已经从技术开源逐渐走向了生态竞争。