待验证50% 置信事实精确时间
数据闭环的基本逻辑是量产车队采集长尾极端场景数据，回传后用于训练感知与决策模型，再通过 OTA 推送到车端，形成循环。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/30
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证端侧推理采用'数据不动模型动'范式，预训练模型下载到设备本地，推理在设备NPU或GPU上完成，输入数据保留在安全沙箱内69% 相似待验证ReAct循环的终止条件由大模型判断，当大模型认为上下文信息足以解决用户问题时停止调用工具并输出最终答案68% 相似待验证推理开关（reasoning on/off）是许多后训练数据集引入的标注维度：带推理的样本在最终答案前保留思维链，不带推理的样本只保留简洁最终回答。67% 相似待验证推理模型相较于纯数据驱动模型在长尾场景泛化上具有潜在优势67% 相似待验证成对数据（转换前位图与转换后矢量图一一对应）在监督学习中被称为标注数据，是训练AI模型理想的数据形态67% 相似
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