根据Twitter用户@godofprompt消息，Aalto大学研究团队于11月14日在《Nature Photonics》发表了创新成果“单次张量计算”，实现了完全基于光子的AI运算，无需GPU和电子，仅利用光波的振幅和相位直接编码数据。该方法使所有张量运算在光速下同步完成，极大提升计算效率，同时显著降低能耗和热量，无需传统的数据中心冷却系统。孙志培教授指出，该技术可直接集成到现有光子芯片平台，张宇峰博士预计3-5年内有望实现实际产品化。这一突破为AI硬件带来全新商业机会，有望推动大规模AI模型的能效升级和行业可持续发展。（来源：@godofprompt，Nature Photonics）

据DeepLearning.AI报道，研究人员证实大语言模型（LLM）可采用4位FP4浮点精度进行训练，且不会损失准确率。通过将FP4应用于占训练计算95%的矩阵乘法，模型性能与主流的BF16格式相当。这一AI训练新方法极大降低了计算资源和能耗，为企业级AI部署带来显著成本节约和可扩展性。FP4精度的成功应用为硬件与云服务商优化AI工作负载、推动可持续大规模训练带来了新商机（来源：DeepLearning.AI，2025年5月31日）。