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  　　非技术因素方面，飞行汽车未来批量化商业运营，必然带动城市人流、物流、资金流和信息流的激增，随之对着陆点、停靠地以及充电站等设施提出了综合性与及时性要求，而这些条件的满足又需要以城市规划的调整以及地面物理设施的位移与改建为基本前提，从论证到实施绝非一蹴而就；空域管理方面，飞行汽车的航线制定、路径规划、飞行分隔、冲突规避、空域等待以及空中执法和事故责任划分等，都需要根据情况制定一套新的“空中交通管理体系”。而到目前为止，全球没有任何一个国家针对飞行汽车制定清晰、统一的标准以及规章制度，无经验可循的背景下，必然拉长相关制度的落地时滞。
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  　　作为MistralAI商用系列中的旗舰模型，MistralLarge与GPT-4一样并未开源。用户可通过三种方式访问与使用Mistral模型：其中，在欧洲的MistralAl基础设施上安全托管的LaPlateforme是开发者访问MistralAl所有模型的首选方式，开发者可通过点击创建自己的应用程序和服务；MistralAl的开源模型目前可通过GCP、AWS、Azure、NVIDIA等云服务商获得，而MistralLarge目前仅通过Azure云平台提供服务，包括AzureAIStudio和AzureMachineLearning。
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