继世界首创分布式广度光计算架构,研制出高算力、高能效的智能光计算芯片“太极”后,清华大学近日又发布了“太极-II”通用光训练芯片,填补智能光计算在大规模训练这一核心领域的空白。该芯片可为医疗诊断等领域提供高速精准的解决方案。训练和推理是人工智能大模型的两大核心能力。
清华大学电子工程系方璐教授课题组和自动化系戴琼海院士课题组日前实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练。该研究成果以“光神经网络全前向训练”为题,于北京时间8月7日晚在线发表于《自然》期刊。△论文发表截图训练和推理是AI大模型核心能力的两大基石,缺一不可。
本报北京8月8日电 记者邓晖从清华大学获悉,继构建智能光计算的通用传播模型、研制全球首款大规模干涉—衍射异构集成芯片“太极”后,该校电子工程系方璐教授课题组、自动化系戴琼海教授课题组在智能光计算领域获得新突破:首创全前向智能光计算训练架构,成功研制“太极-II”通用光训练芯片。
新 · 发 · 现AI训练重大进展!智能光芯片“太极-Ⅱ”面世记者8月7日获悉,清华大学首创全前向智能光计算训练架构,研制出“太极-Ⅱ”光芯片,实现了大规模神经网络的原位光训练,为人工智能(AI)大模型探索了光训练的新路径。
自驱动实验室使用算法和机器人来推进材料科学的发展。图片来源:多伦多大学从先进的免疫疗法到自驱动实验室,从生物修复到光子计算,英国《自然》网站在近日的报道中,列出了2025年值得关注的技术方向。这些技术围绕可持续性和人工智能(AI)这两大核心关键词,将掀起新一轮创新浪潮。