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沉知周最終還是答應(yīng)了。

或許做個純粹的科學家沒什么不好的，關(guān)起門做十年、二十年的實驗，把冷板凳坐穿，如果能做出點真正留得下的東西，那就是功德無量。但時至今日，她早已不再是那個躲在高中物理實驗室里的女孩了。

她有責任。

她清楚，要成為一個在這個領(lǐng)域擁有話語權(quán)的科學家，光會埋頭在一堆數(shù)據(jù)里做實驗是不夠的，你還得懂得如何向資本、向市場、向大眾，講一個足夠動聽的故事。

將一項復雜的科研成果的核心邏輯，在叁分鐘內(nèi)講清楚，講得足夠有吸引力，比攻克一個技術(shù)難題還要難。演講稿只有一頁，配一張架構(gòu)圖。為了這張圖和這叁百個字，她跟江尋的團隊在線上開了六次會，來來回回到實驗室現(xiàn)場開了叁次現(xiàn)場會。磨了兩個星期，稿子改了叁版，終于敲定了最終稿。

七月十四號，峰會前夜。

沉知周盯著面前白板上D&emsp;計算公式，已經(jīng)看了快半個小時了。

一種隱約的不安感盤旋在心頭,來自于明日演講中的某個邏輯缺口,她一遍遍復盤PPT上的理論推演框架，企圖找出那個若隱若現(xiàn)的漏洞。

光模擬電路，借用光學的干涉、衍射去模擬電子的運算邏輯，從而實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算。這思路沒什么問題，也是目前學科主流的研究方向。但這并不是最完美的路，就好像教一個天生的飛鳥如何在地上奔跑。本質(zhì)上還是把光當成電的替代品，用的還是電子計算的那套陳舊思維范式。

如果不模擬呢？如果徹底拋開電子芯片的邏輯，讓光做它最擅長的事呢？

矩陣乘法。

龐大的AI模型在計算時，最核心的動作就是巨量的矩陣乘法。如果……如果能讓光本身，在物理傳播的過程中就直接完成這個運算呢？