（来源：上观新闻）
真是又刑又可🥒拷啊⏹。这个结论🧵🏫看似干脆利落，但🔊🚹很可惜，它是👩💼错的🚸。过去，人力📿🍷成本、专业🚧分工是创🐟📐业的天🙅♂️花板🛸。▲机器人🚻在奔跑中 🌧马麟所说的🧟♀️“特调”，在赛🛳🇮🇹场上随处🎊可见🇵🇲🙋。晚点：你遇没遇到🇸🇩😈过，你跟别🐀人讲你的种种🇷🇸🇧🇻想法，对🐌🏂方完全不Ⓜ🏵相信、🏚👩🚀不理解🌋🏑。在BAD🇸🇱AS-2.0🛳👅 论文🌆中作者把🍛这种范式🚧👩🎨称为eg🎓🇲🇳o-centri☑✈c incid🇩🇲ent 🥑♠antici🛐patio🕑👩⚖️n，和 🕓DAD/👨👨👦👦日韩乱妇DADA-20☄🧽00/DoT⬅🎶A 等学术🤘基准相比，它只关🤦♀️⛹心自车相关的🚾事件，这样🇦🇩🥊可以把现实部🧒🔻署中 4❤🛷0–92%😆👨🦳 的"他车🇹🇭事故误报"🇪🇸过滤掉⛎。
可能真有企业🇯🇲🥒这么成功了🇴🇲，但如果你这🔷么做了，🥊大概率会失🇪🇸😒败🇧🇦👨🚀。产学研♾️的纵向深度🙇🕹，叠加🏌️♀️🇿🇼产业链的⏮👩👩👦横向广度👖⤵，让钧😇🔂舵在“手🇲🇷”的赛道上🇰🇿🇨🇰具备了独特😨的系统性优势🇬🇦😌。此前有市场🇸🇧传闻，DeepS🤚🇳🇪eek 🍝V4不仅将🏺🧼带来万亿参数规🇱🇨🥟模和百万级上下♿💇文窗口，更♏🧞♂️日韩乱妇首次实现与华为♏昇腾等国产芯片🤶🍅的深度适配🕘👋，标志着中国👩🚀AI产业🚐在去C👨🚒UDA化🌷道路上迈出关键🇿🇦🌯一步🍖⬆。这个判断🇰🇷是错的😏🚴♀️。”肖松表示🇲🇪。这是 B💪ADAS-2.😯🚛0 训⚜🅿练集扩展🧻⛏的物理基🧔础——🎓论文把 BAD🐵AS-🧗♀️🔺1.0 🇸🇬🇭🇳作为"acti🤝ve oracl🇱🇧e"部署在这🇻🇬🥥个集群上😰持续打分，把🇧🇴🌴高风险片段🕡筛选出来🆔🏇送去人工标注😎🏹，从 🥯🇲🇩40k 扩到🍧🐛 178,📏500 🏠条（约 2M 窗4️⃣口）👐👨🦰。
