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　　　　训练营中，经验丰富的科技经纪人团队对项目进行全程跟踪，深入了解项目团队的具体情况，通过观察学员们的互动实践，判断项目及团队负责人的未来发展潜力，为项目提供个性化的孵化赋能服务，促进产业链、创新链、资金链、人才链深度融合。

“‘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。

　　　　伍江在致辞中说，作为一位来自万里之外的欧洲建筑师，在一个大动荡的年代只身来到中国，在上海创业、在上海成名，为今人留下了一个不一样的上海。纪录片《邬达克》将这个充满传奇的故事搬上银幕、推向公众，让世界看到了上海的包容与伟大。而这个展览则将这个传奇故事背后的建筑史研究成果又进一步推向了学术研究的前沿。