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后来，研究团队开发了一种非线性光学功能单元（NOFU），克服了这一挑战。他们通过结合电子学和光学技术，在芯片上实现了非线性操作，从而实现在光芯片上构建光学深度神经网络。其中，神经网络参数编码作为光信号，通过可编程分光镜阵列进行矩阵乘法，再由NOFU实现非线性功能，无需外部放大器，能耗极低。
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谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。
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