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首先，这种极限操作的背后，是巨大的算力缺口。余凯曾坦言，智能驾驶模型训练面临“动辄数十亿元的算力成本”挑战；苏箐说得更直白：“做一轮试验可能要花几个亿，还不一定成功。”这些话从侧面印证了地平线的算力饥渴——不是能不能买到芯片的问题，而是算力成本已经成为研发的最大变量。
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此外，贝尔斯基：我猜是有的。在我的文化里，有一些关于天生精神病态孩子的著名案例，他们来自优越家庭，却犯下罪行，环境似乎无法改变他们。同样，我们也看到一些在极端恶劣环境中长大，却发展得非常好的孩子。这些极端案例印证了我的观点，但可能并不像我们想的那么罕见。因为在西方，我们存在一种文化偏见：如果你倾向于后天培养论，你会认为生活经历塑造了你；如果你倾向于遗传论，你会说“不，是天生的”。而我认为，真实情况是，对有些人来说是“天性”更重要，对另一些人来说是“后天”更重要；对有些人，两者兼有；对另一些人，两者影响都小。我们必须考虑这种个体差异和复杂性。
综上所述，Closing yo领域的发展前景值得期待。无论是从政策导向还是市场需求来看，都呈现出积极向好的态势。建议相关从业者和关注者持续跟踪最新动态，把握发展机遇。