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沉知周最终还是答应了。
或许做个纯粹的科学家没什么不好的，关起门做十年、二十年的实验，把冷板凳坐穿，如果能做出点真正留得下的东西，那就是功德无量。
但时至今日，她早已不再是那个躲在高中物理实验室里的女孩了。
她有责任。
她清楚，要成为一个在这个领域拥有话语权的科学家，光会埋头在一堆数据里做实验是不够的，你还得懂得如何向资本、向市场、向大众，讲一个足够动听的故事。
将一项复杂的科研成果的核心逻辑，在叁分钟内讲清楚，讲得足够有吸引力，比攻克一个技术难题还要难。
演讲稿只有一页，配一张架构图。
为了这张图和这叁百个字，她跟江寻的团队在线上开了六次会，来来回回到实验室现场开了叁次现场会。
磨了两个星期，稿子改了叁版，终于敲定了最终稿。
七月十四号，峰会前夜。
沉知周盯着面前白板上D 计算公式，已经看了快半个小时了。
一种隐约的不安感盘旋在心头，来自于明日演讲中的某个逻辑缺口，她一遍遍复盘PPT上的理论推演框架，企图找出那个若隐若现的漏洞。
光模拟电路，借用光学的干涉、衍射去模拟电子的运算逻辑，从而实现神经网络的计算。
这思路没什么问题，也是目前学科主流的研究方向。
但这并不是最完美的路，就好像教一个天生的飞鸟如何在地上奔跑。
本质上还是把光当成电的替代品，用的还是电子计算的那套陈旧思维范式。
如果不模拟呢？如果彻底抛开电子芯片的逻辑，让光做它最擅长的事呢？
矩阵乘法。
庞大的AI模型在计算时，最核心的动作就是巨量的矩阵乘法。
如果……如果能让光本身，在物理传播的过程中就直接完成这个运算呢？
一束经过调制的光，通过一个特殊设计的光学元器件阵列。
这个过程，本身就是一次输入向量与系统矩阵的线性变换。
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