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当前,我国大模型发展存在一定挑战,如算力存在瓶颈、高质量的训练数据集仍需扩展、标志性应用尚未出现等。“比如,在公有云上部署大模型,能够让用户更加及时地获取大模型的最新功能和应用。这时公有云就不仅仅是单纯的计算或存储设施,也是大模型的应用设施。”单志广表示,我国算力基础设施建设要走共享化、高效化的路径,既重视硬件建设,也重视需求和应用发展,高效集约利用算力资源,进一步提高算法、算力和数据资源的服务水平和能力。
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作为新一代智能终端,大模型加快在智能网联汽车上部署应用。除了在智能座舱里与人交互更自然、识别车内外的人与物更准确,大模型还能提升自动驾驶系统的效率和安全。“云端大模型的参数规模大、算力强,能够完成大量数据标注、数据融合等任务;车端大模型的参数量小,能节省车端计算的推理时间,助力自动驾驶技术开发应用。”受访专家表示。
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