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光子计算

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8月28日
21:26
6月12日
13:46
13:46官方账号arXiv cs.LG@Dimitri Vanden Abeele, Daniele Veraldi, Davide Pierangeli, Claudio Conti, Serge Massar
研究人员利用空间光子伊辛机（SPIM）实现了平衡传播（EP）算法的混合光学-数字实现。该方案通过空间光调制器以相位调制方式光学编码连续神经元状态和秩1二进制可训练模式，并用有限差分法完成推理。实验在Wine分类数据集上验证了系统可行性，数值模拟进一步展示了连续耦合和结构化耦合矩阵在MNIST数据集上的潜力。这项工作为低能耗的物理实现平衡传播提供了具体路径。
论文光子计算平衡传播伊辛机
推荐理由：光子计算与机器学习交叉领域的研究者值得关注——SPIM实现EP算法为低功耗训练开辟了新方向，尤其适合对能效敏感的硬件部署场景。
原文
6月9日
12:32
12:32官方账号arXiv cs.LG@Kyungeun Kim, Amanuel Anteneh, Israel Klich, Olivier Pfister, J. M. Schwarz
精选
研究人员提出了一种名为Perturbative Contrastive Physical Learning (PCPL) 的通用框架，让物理系统能够通过对比不同条件下的响应来学习，无需外部处理器或显式反向传播。PCPL统一并扩展了平衡传播和频率传播等方法，通过测量物理状态之间的对比来驱动参数更新。该框架在弹簧网络和连续变量光子电路两种平台上成功演示了分类和模拟乘法任务。这一进展为构建更自主的物理学习系统迈出了重要一步。
论文物理学习PCPL反向传播替代
推荐理由：PCPL 让物理系统自己学会学习，做物理计算或类脑计算的团队值得关注——它可能开启无需数字芯片的自主训练新范式。
原文
6月3日
20:06
20:06官方一手Pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
华中科技大学和上海交通大学的研究团队在玻璃内部直接写入可编程三维光子神经网络，实现了光子计算的新范式。该技术利用飞秒激光在玻璃中刻写光波导和可调谐节点，构建出能在光域内执行神经网络运算的3D结构。相比传统电子芯片，光子神经网络具有低功耗、高带宽和并行处理优势，有望在人工智能推理、边缘计算等领域突破现有硬件瓶颈。这项成果展示了玻璃作为光子计算基板的潜力，为未来集成光子AI芯片提供了新路径。
论文光子计算神经网络3D集成
推荐理由：光子计算是突破AI算力瓶颈的关键方向，做硬件加速或边缘计算的团队值得关注——玻璃内写神经网络的方法比传统硅基方案更灵活，功耗更低，建议点开了解技术细节。
原文