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在《自然·通讯》发表的论文中，美国纽约大学副教授尼古拉·库库什金及其团队，研究了分别来自神经组织和肾脏组织的两种人类非脑部细胞。他们让这些非脑细胞接触不同模式的化学信号，模拟人类学习新信息时脑细胞接触化学物质神经递质的过程，以此来研究非脑细胞随时间推移的适应性变化。

　　　　事实上，不仅如此，端到端本身对于算力的要求大大超过了模块化阶段。“从特斯拉的FSD自动驾驶系统看，端到端所需算力成倍增加。”梁筱磊表示，特斯拉声称将AI大模型引入自动驾驶系统，其“端到端＋大模型”的HW5（芯片）与之前的HW4相比，用3000行代码替代了原来的30多万行代码，但算力要求提升了10倍，整个平台算力需要达到3000～5000T0PS才能满足端到端的需求。