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“没有海量真实场景数据的‘喂养’，再强的芯片也只是空谈。”一位从蔚来智驾部门离职的核心算法工程师向虎嗅回忆，“为了适配神玑，我们重构了底层架构，进度一度滞后，直接错失了端到端大模型落地的最佳窗口期。在模型泛化能力上，我们与拥有百万级车队的对手差距明显。”
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如果你想查看微调后的效果，这里有一个基于 flutter_gemma 示例中的函数训练的模型：sasha-denisov/functiongemma-flutter-gemma-demo。该模型使用 284 个示例训练了 3 个函数（change_background_color、change_app_title 和 show_alert）。准确率显著高于基准模型。
这一转变，具体体现在对下沉市场的数字化基建、对中小商户的运营赋能，以及以前沿技术弥合服务鸿沟三个维度上。
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