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　　　　正如所料，鸟儿将种子藏在了整个竞技场中。每当山雀将食物藏在储藏点时，它的海马体（大脑中负责学习和记忆的部分）就会短暂地亮起一种独特图案，类似于商品上的条形码。当这只鸟回到那个地点取回种子时，研究人员在它的大脑中观察到了相同的模式。

通过模型架构创新，Turbo S部署成本也大幅下降，持续推动大模型应用门槛降低。定价上，Turbo S输入价格为0.8元/百万tokens，输出价格为2元/百万tokens，相比前代混元Turbo模型价格下降数倍。(完)

　　　　“‘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。