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深度神经网络由多层相互连接的节点组成，执行线性和非线性操作以处理复杂数据。其中，非线性运算（如激活函数）使深度神经网络能够解决复杂问题。2017年，麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室合作，在光芯片上演示了能执行矩阵乘法的光学神经网络，但这种设计无法在芯片上直接进行非线性操作。设计的难题在于，触发光学非线性非常耗电。
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譬如，我们是否还能留有“慢信息”的消费习惯。当我们看到一则消息时，不要急于判定，而是花一些时间去思考，内容是否符合基本事实逻辑？是否有可靠的信源？是否可被多个独立信源交叉印证？或者仅仅只是暂缓分享速度，给事实以逐渐显露的机会。
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