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　　　　该光芯片在训练测试中准确率超96%，推理准确率超92%，且执行关键计算时间不到半纳秒。整个电路采用与制造CMOS芯片相同的基础设施和工艺，有利于大规模生产和降低制造误差。这一研究为在光芯片上高效训练深度神经网络提供了可能。

“复粒稻”是一种具有多粒簇生特点的水稻种质资源，其独特的表型使之成为研究热点。童红宁介绍，1931年以来，国内外通过研究，将控制簇生的CL位点定位在6号染色体的一个区间内，但一直未克隆到具体基因，形成“复粒稻”的遗传机制也始终未能明确。

　　　　尹西明表示，大模型变强用好，前提是建立以场景驱动创新的思维，引领高质量数据持续在各种应用场景中发挥价值。那么，解决数据“供得出”难题后，应重点确保高质量数据“流得通”，真正面向场景释放数据乘数效应和大模型对新质生产力的引擎价值。