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"奇怪的美发沙龙韩国电影在线观看视频",　　台媒：台湾有高中生全然不知“大禹治水”，家长震惊　　据台湾中时新闻网6月17日报道，台湾一名家长透露，16日与在高中就读的孩子聊到“大禹治水”，没想到小孩全然不知大禹是谁，让家长难以置信，好奇“是不是‘108课纲’在发威？”中时新闻网报道配图（图片与新闻当事人无关）　　中时新闻网援引《聚传媒》报道称，一名学生家长透露，小孩就读于台北市一所公立明星学校，16日午后下起大雨，跟小孩聊起“大禹治水”，没想到小孩完全不知道“大禹治水”一事，也没听过大禹，家长大感震惊。进一步问起中国朝代史，小孩也说不太清楚。　　相关报道被转贴至岛内网络论坛PTT后引起热议。有人感叹“以后会不会连三国、曹操是谁都不知道”“去中国史却不去成语，还不是得念历史？”“讲中文不知道中国史也是蛮奇怪的”。　　台湾现行课纲于2019年实施，俗称“108课纲”。而“108课纲”最为岛内诟病的，还是其宣传的“台独史观”。《联合报》5月19日回顾称，2016年蔡英文“执政”，教育部门负责人潘文忠上任，次日即以“程序不正义、参与代表性不足”为由，宣布废止马英九时期通过的社会科、语文科微调课纲。3年后上路的“108课纲”，大幅裁减中国史，并以东亚史取代中国史；语文则删去多数经典古文。文章称，“去中国化的新课纲，让学生对中华民族的历史记忆被涤除，文化传承被虚无化，国家认同的内涵则被偷天换日”。　　值得一提的是，近日，有台湾高中生受访表示，考试中只有一两道题涉及中国史，还有学生不知“中国史是什么”，引发两岸网民热议。有台湾学者痛批民进党当局“台独课纲”让台湾学生“仇视、鄙视大陆”，应马上停止实施，迅速设计新课纲。　　对此，国台办发言人陈斌华6月12日表示，民进党当局为谋求“台独”，大搞“去中国化”。所推出的所谓教改政策和“台独”课纲，刻意歪曲中国历史，妄图割断两岸历史连结，不仅剥夺台湾青年学习本民族文化、了解本民族历史的正当权利，荼毒台湾年轻一代，让台湾同胞成为精神和文化上的无根浮萍，体会不到做堂堂正正中国人的自豪感、幸福感，也煽动两岸敌意、破坏两岸和平，为台海形势紧张动荡种下祸根。这样的“台独”课纲是不折不扣的“毒课纲”。岛内有识之士对此深恶痛绝，纷纷疾呼应拨乱反正。我们相信台湾同胞总有一天可以拥有一个正确的课纲。　　　

"奇怪的美发沙龙韩国电影在线观看视频",来源：华尔街见闻智驾大战。作者|柴旭晨编辑|周智宇在外界印象中，的智驾一直是追赶者的状态，但在ALLIN端到端后，理想竟然自信地说已经超过了。在8月30日的成都车展，理想汽车智驾团队详细发布了“端到端+VLM”方案，不同于国内同行的“分段式端到端”，理--**--来源：华尔街见闻智驾大战。作者|柴旭晨编辑|周智宇在外界印象中，的智驾一直是追赶者的状态，但在ALLIN端到端后，理想竟然自信地说已经超过了。在8月30日的成都车展，理想汽车智驾团队详细发布了“端到端+VLM”方案，不同于国内同行的“分段式端到端”，理想的方案是被称为“OneModel”的一张大网。这是目前自动驾驶架构演进的最终形态，该阶段不再有感知、决策规划等模块的明确划分，从原始信号输入到最终规划轨迹的输出，采用一个深度学习模型，完整无损地应用于自动驾驶。在理想智驾研发副总裁郎咸朋看来，死磕“最终版”的端到端，正是理想得以弯道超车的秘密。“过去的智驾方案，不管是轻图还是无图，底层技术架构都是有人为设计成分的，如果想将一年四季各种情况都跑一遍，没有一两年时间是不可能实现。所以我们迭代了端到端+VLM技术架构”，郎咸朋认为，该架构是AI自己生长的，“真正变成车自己在开”。不仅如此，理想开始打造“世界模型”来加速智驾AI的训练，“世界模型可以生成、模拟场景，这是几千万个场景测试”，理想智驾高级算法专家詹锟表示，这是实现智驾快速迭代最重要、且最必要的保证，并且“世界模型”还是将来碾压端到端的存在。“它可以根据当前的环境预测未来，能推理出未来的场景。比如球滚到路中间，端到端只会刹车，世界模型会想后面会不变还有小孩冲出来？它对世界有更宏观综合的判断”。詹锟表示，理想在上车端到端的同时，就已经预研下一代技术了。因此郎咸朋凡尔赛地表示，“我们跟特斯拉没有太大差别，甚至更领先一点”。敢于与特斯拉FSD这个全球智驾标杆掰手腕，不仅在于理想双系统架构的超前，更在于理想在新势力当中领先的销量和财力。郎咸朋说真正做到端到端要看两个能力，“有没有足够多的数据和充足的算力，因为它是AI训练”。他表示，为了训练好自家智驾系统，理想对数据质量要求极高，只精选3%“老司机”数据喂给AI，但在80万车主基数下数据量已经足够庞大；而为了消化这些数据，理想到今年底要将算力提升至8亿EFLOPS，“这是一年20亿人民币的花销”。在郎咸朋眼中，高阶智驾是巨头才能玩得起的游戏，“未来到L4阶段，数据和算力的增长都呈指数级，每年至少需要10亿美金，一家企业的盈利和利润不能支撑投入的话就很困难”。靠着端到端的初步上车，理想已经获得了销量的快速转化。接下来它还要持续发力这个“头号工程”，这或许将是带领它成为比肩比亚迪、特斯拉的关键一环。以下是华尔街见闻与理想智驾研发副总裁郎咸朋、智驾高级算法专家詹锟的对话实录（经编辑）：问：什么才是真正的端到端？怎么评价它是真的端到端？什么样的效果才是最好的？詹锟：端到端是一种研发的范式，从最开始的输入端到最后的输出端，中间没有其他过程，用一个模型完整实现。现在理想汽车是一体化OneModel端到端，通过直接传感器输入，模型推理完毕后直接给到轨迹规划用来控车，这就是一体化端到端。市面上还有一种端到端，是在中间分两个模型，模型中间以一个信号做桥接，但我们认为这不是真正的端到端，如果中间加了人为的信息消化过程，可能效率不是那么高或能力上限受到约束。郎咸朋：现在很多人都说自己是端到端模型，但是真正做端到端还是要看两个能力：有没有足够多的数据和充足的算力。否则我觉得很难做出真正的端到端来，因为它是AI训练。问：现在很多品牌提出自己是引领者，理想汽车也在说已经跻身智能驾驶第一梯队，怎样评价自家端到端的技术水平？郎咸朋：普通消费者不关注技术而是体验，我们也不和谁比。以前我们为做城市NOA考虑过用高精地图，但后续因为体验因素决定转做无图，但那时的无图还是感知、规划、分模块的方案，里面有大量的人工规则和实车测试。先不说预算投入方面，时间上就非常困难，如果想将一年四季的各种情况都跑一遍，没有一两年时间是不可能实现的。所以我们又迭代到端到端+VLM技术架构，这是AI方案是自己长出来的。之前辅助驾驶是系统辅助人来开，主体是人，但是到现在端到端+VLM阶段后，我们认为是变成车自己在开。训练出完整模型之后，模型自己有能力开好这个车，我监督这个车哪里不行或者有提示需要接管，但是主体一定是车，人作为一种监督的辅助角色。问：端到端的研发周期大概多久？郎咸朋：理想认真做端到端+VLM是从去年开始的，我们在研发阶段是一个非常小而精的团队，做无图的时候已经在预研端到端，现在做端到端实际已经预研下一代技术了。当判断条件已经成熟和初步验证成功，会转到量产阶段。问：端到端最早是特斯拉提出来的，我们是不是受到特斯拉的启发？我们怎么确定流程一定能跑通？詹锟：端到端不是特斯拉第一个提出来的，2016年英伟达就有一个模型提到了这个技术，但效果一般只解决了特别简单的场景，以当时算力和模型规模，大家认为这条路是行不通的。到2023年，特斯拉在新transformer架构上增加了超大算力做出来之后，在往更有成长的方向上推进。问：理想目前感受自己和特斯拉智驾的差距有多大？郎咸朋：去年那会过差半年，今年可能还会再小一点。从技术架构上，我们跟特斯拉没有太大差别甚至更领先一点，因为我们有VLM，特斯拉只有端到端。在中国的训练算力和训练数据上，至少从现在看我们是领先于它，因为特斯拉在中国还需要算力部署。另外我们也用上了世界模型，可以生成、模拟场景，这是几千万个场景测试，这是实现智驾快速迭代最重要、且最必要的保证。这种方式进行模型迭代比原来整车或者路试的方式要可靠得多，而且一年四季各种场景全都可以涵盖。詹锟：世界模型可以根据当前的环境去预测未来，能够推理出未来的场景。比如，球滚到路中间，端到端只会刹车，但世界模型会想是不是还会有小孩冲出来？它对世界有更宏观综合的判断。其实VLM在我们系统上就是起到这个效果，当然我们现在模型规模还很小，能力是有限的。问：前不久有人提出“500亿做不好智驾”的观点，理想对此有什么看法？郎咸朋：关于500亿，需要判断是一次性投资还是长期投资，就像今天提到的我们每年都会有10亿美金投资在智驾研发中，如果连续10年的话是超过500亿。端到端+VLM的技术架构是一个分水岭，从这一代开始才是真正用AI的方式做。之前我们还是在用传统方式做智驾，所有产品的最终效果，都是有“设计”在里面，没有设计到的场景可能就无法实现。不仅无法实现纯粹的数据去驱动，人工工作量也大。一体化的端到端模型，虽然在模型的结构、模型的训练方式上有难度，但最大的好处是，我们给出数据训练模型，模型输出结果，这样自然而然的AI训练过程。从我们自己的端到端模型来看，只需要告诉它要做和“老司机”一样的驾驶体验，输入所有理想车主中“老司机”的驾驶数据，它就给你结果。数据筛选是非常严格的，在当时80万车主中，只有3%才是真正的老司机的数据。在有了这个前提之后，接下来做研发的核心竞争，看是否有更多更好的数据和与之配套的算力去训练模型。而算力和数据的获取，需要看花多少钱、投入多少资源去做。而这其中有些东西是用钱买不到的，比如训练数据、训练里程，各家车企有自己的资源，相互之间并不会互通共享。另一个需要投资的是算力，我们现在5.39亿EFLOPS的算力，到今年年底预计8亿EFLOPS，这是一年20亿人民币的花销。未来进入到L4阶段，每年数据和算力都呈指数级增长，这也就意味着每年至少需要10亿美金。5年之后，它需要持续迭代，在这样的量级下，一家企业的盈利和利润不能支撑投入的话，是很困难的。所以，现在并不需要关注投入多少亿做自动驾驶，而是从本质上出发，是否有充分的算力和数据支持，再看看需要投入多少钱。问：过去几年智驾的技术战快速变化经历了几次大迭代，巨变还会发生吗？郎咸朋：端到端+VLM双系统是模拟人类思考认知的架构，因为我们做AI最终希望可以实现拟人或者类人。目前的AI框架是非常合理的，很多企业也开始尝试跟进。双系统理论，不仅可以用在自动驾驶上，也是未来AI甚至智能机器人的范式。自动驾驶可以说是一个轮式智能机器人，只是工作范围是道路。所以，我觉得是有一定的长期行为力，但技术发展是无穷无尽的，我们会保持对先进技术的敏捷感知，如果有新的技术我们也会追踪。问：端到端量产交付之后能给销量带来多大的增量？郎咸朋：无图NOA全量推送之后，近两个月我们试驾翻了一倍。30万以上的车型ADMax占比达到70%，原先ADPro会多一些，L9ADMax甚至占比90%以上。问：理想汽车对高阶智驾有没有收费的计划？有什么好的商业模式？郎咸朋：标配和免费都是理想从第一天开始进入智能驾驶就制定的策略，“有监督的自动驾驶”对所有ADMax的车主都是不收费的，它还能为自动驾驶提供更多的车辆训练里程。因此交付量比较好且企业经营稳健，也有足够的资源投入智驾研发。詹锟：理想有非常丰富的数据，我们相信这些数据是能够支持我们做好的优势。所以我们选择了挑战更大、更困难的端到端一体化架构，它的上限很高，但缺点是训练更难，包括数据配比和训练方法需要去探索和挖掘，但我们还是毅然决然地选择了难而正确的道路。风险提示及免责条款市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：俟雅彦

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