根据DeepLearning.AI报道，研究人员提出了GAIN-RL微调方法，通过模型内部信号对训练数据进行排序，优先学习最有用的样本。在Qwen 2.5和Llama 3.2上的实验显示，GAIN-RL在70到80个周期内即可达到基线准确率，比传统方法快2.5倍，大幅降低训练成本并缩短开发迭代周期。这一高效方法为开发数学和代码领域的AI助手带来了切实的商业机会，有助于企业加速专用生成式AI产品的落地。（来源：DeepLearning.AI, The Batch, 2025年10月5日）

根据Satya Nadella在推特上的消息及《自然》杂志2025年发布，模拟光学计算机的突破性研究为人工智能在解决复杂实际问题方面带来了更高效率（来源：Satya Nadella推特，《自然》2025）。该技术利用光子学实现比传统数字计算更快、更节能的运算，预计将改变AI在物流优化、科学建模和大规模数据分析等行业的工作负载。对于希望降低运营成本和加速密集计算任务的AI企业而言，模拟光学计算机为高性能AI基础设施和垂直行业解决方案带来全新商业机会（来源：《自然》2025）。