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　　　　我在科研过程中经常使用人工智能，如将深度机器学习应用于粒子物理实验中的在线触发、离线信号事例选择，以及空间引力波探测中的噪声压制、信号检索与引力波波源参数反演等。应该说，人工智能是非常强大的工具，尤其是在基于GPU等计算“加速器”的发展带来的算力大幅提升之后，使用人工智能可以大幅度提高物理数据分析的效能。我也曾尝试问人工智能引擎一些物理问题，它能实时给出相关文献的初步总结，但只能作为参考，想要准确深入理解，还是要仔细阅读文献。

智能光计算是近年来新兴的计算模态，具备高速、低功耗等特性，有助于解决人工智能领域的算力与功耗难题。研发团队相关负责人介绍，在算法结构方面，“化深为广”是分布式广度光计算架构的特点之一。“太极”架构源自光计算独特的“全连接”与“高并行”属性，化深度计算为广度计算，为实现规模易扩展、计算高并行、系统强鲁棒的通用智能光计算探索了新路径。

　　　　24岁的季见（化名）是江苏扬州人，在新加坡南洋理工大学空间网络安全专业学习。她常常用AI来查询专业知识，遇到不懂的名词、功能，就抛一个问题给AI，AI往往能给出详尽的解答。如果还有疑惑，她会继续追问，直到问明白为止。