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研究表明,文化环境会从根本上改变人们对世界的视觉感知。乡村的辛巴族人在观察某些光学错觉时,与欧美工业化社会的人群存在显著差异。例如,在“科弗错觉(一组可被解读为矩形或圆形的网格)”测试中,美国和英国的受试者大多首先看到矩形,而辛巴族人则更容易识别圆形。研究者认为,这种差异可能与生活环境有关——欧美社会以矩形建筑为主,而辛巴族的传统村落由圆形茅屋围绕着圆形牲畜圈构成。这项研究的预印本发布于PsyArXiv平台。
传统电子芯片在带宽、算力和能耗方面已接近物理极限,而AI模型的复杂化进一步加剧了这些挑战。相比之下,光计算利用光纤中的非线性光学效应,能以数千倍的速度处理数据,同时显著降低能耗。研究团队采用飞秒(千万亿分之一秒)激光脉冲和比头发丝还细的特制光纤,构建了一种光学“极限学习机”(一种类似神经网络的AI架构)。通过调控光的波长、功率和光纤的物理特性,系统可在不到一皮秒(万亿分之一秒)内完成手写数字识别,准确率超过91%,接近主流数字方法的水平。
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