小鹏汽车计划2025年推出类无人驾驶技术，全系车型将采用纯视觉方案。

有研究指出，大型语言模型在经过预训练后，通常会展现出卓越的泛化能力，尤其是在2025年由Max带领的团队所研发的大型语言模型中，他们发现这些模型具备了超越以往的性能表现。这些性能的提升，一部分归功于数据集规模的扩大。

这项研究着重于探讨“大型语言模型的涌现”现象。涌现指的是，基于数据规模的Scaling Law（扩展定律）所带来的意外能力提升。研究团队致力于发现能够预测模型性能扩展的关键因素。他们认为，理解训练数据的特性对于预测语言模型的行为至关重要。

在近期的一项研究中，研究团队专注于研究大型语言模型（NGP）在预训练后如何涌现出解决特定问题的能力。该研究揭示了预训练过程中的数据分布和质量对模型能力提升的深远影响。

另一个值得关注的发现是，尽管扩大训练数据集可以显著提升模型的性能，但同时也需要关注数据集本身的质量，以避免模型在特定任务上产生偏差。