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　　　　而小鹏汽车的端到端包括了“神经网络XNet＋规划控制大模型XPlanner＋大语言模型XBrain”的“三网合一”形态，通过云端大模型提供支持。云端大模型的参数量是车端的80倍，云端强化训练后，车端大模型的上限会大幅提高。正是在端到端技术加持下，小鹏汽车智驾系统走向了以轻地图、轻雷达、重算力为核心的智能驾驶方案。针对复杂路况，能够实现点到点的辅助驾驶，包括自动通过高速ETC闸机、红绿灯识别、拥堵路段跟车以及主动变道超车等。尤其在体验和流畅性上，用户基本感觉不到任何断点，而且以端到端实现了“车位到车位”。因此，小鹏汽车方面认为，端到端只是开始，不是终局，真正的竞赛正在云端展开，云端大模型才是制胜的关键。

北卡罗来纳州立大学和约翰斯·霍普金斯大学的研究人员创建了一种名为“树状胶体”的聚合物结构，它们从微观尺度开始，以分层的方式彼此分支，形成了纳米级纤维网络。这种形态创造了一种具有高表面积的结构，能在不牺牲数据密度的情况下将DNA沉积在纳米纤维之间，而超高的数据密度正是DNA在数据存储方面的吸引力所在。

　　　　从“物”入手，一个看似轻松的方法是经常参观各种文物展览。这也是一个检测自己对传统文化了解程度的好办法——面对一件古器物，我们能否说出它的名称、造型、纹样、用途，此器发生、演变的始末源流，以及它所反映的社会、历史、风俗习惯的变化？面对一件展品，我们能否为它写一份切实且详细的说明？这里不需要过多的形容词，如当今使用频率很高的“栩栩如生”之类，而是多用名词。当然这就需要有古文献学方面的修养，以及文物考古、美术、历史等方面的基本常识作为知识储备。如此，我们一双看“物”的眼睛才可以不断增加功能，成为放大镜、显微镜、望远镜。总之，是以小见大。我以为，“名物学”的真谛也就在这里。