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　　　　此外，研究团队还强调了这些磁光材料的独特之处，在于它们允许使用外部磁场来调控光的传播方式。在此基础上，团队成员利用电流对微小磁体进行了编程，用以保存信息。这些磁体反过来又决定了光在材料内部如何行进，从而使得复杂运算，如矩阵向量乘法得以实施，这是所有神经网络架构的关键组成部分。

相比已经普遍采用的模块式智驾系统，端到端的神经网络算法模型“聪明”与否，极度依赖海量的真实数据来训练，只有经过海量数据训练，神经网络才能从“小模型”变成好用的“大模型”。这也意味着，伴随着自动驾驶车辆行驶数据量的增加以及高阶智驾在算力等方面的持续投入，端到端智驾的发展会越来越好。另一方面，随着算力的投入和端到端开发复杂程度的提高，现阶段端到端的成本也有一定程度增加，随着未来的大规模推广应用，成本有望逐步下降。

　　　　临近大学毕业，吴倩香正在学校图书馆里准备考研，当时学校组织活动，为有意愿投身核工业的学生提供就业辅导。得知这个消息，坐在图书馆里的她怎么也学不进去了，心里一直有个声音告诉自己，“要不去试试？”她详细地编辑好个人经历，投出在毕业季的第一份简历。不出所料，面试官看到她的专业与核电并不直接相关时，认为她不太适合在核电的岗位上工作。吴倩香并没有退缩，她坚定地争取：“只要有人活动的场所，无论是通风系统和空气调节系统，还是反应堆的制冷系统，都离不开我们暖通专业的技术支持。”面对面试官的短暂沉默，吴倩香心想，这次恐怕又要失望而归了，于是便继续埋头准备考研。当她以为自己又一次与梦想擦肩而过时，却突然收到了中国核电的offer，前往霞浦核电站工作。