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微软团队提出“模拟光学计算机”,显著提升 AI 推理速度

微软英国剑桥研究院团队及其合作者提出了“模拟光学计算机”(Analog Optical Computer,AOC),相关论文已发表于《自然》(Nature)期刊 。 论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-025-09430-z 据介绍,AOC 结合了模拟电子技术与三维光学技术,无需数字转换即可同时高效完成 AI 推理与组合优化任务,显著减少能耗。 AOC 架构与应用示意图 通过快速定点搜索方法,AOC 具备抗噪声能力,能够运行递归推理能力的新型神经模型,并采用梯度下降方法解决复杂优化问题。实验表明,AOC 在图像分类、非线性回归、金融交易结算等任务中展示了优越性能,其能效提升可达 100 倍 。 该研究由微软英国剑桥研究院团队主导,合作者包括来自其他机构的研究人员,论文作者之一为上海交大校友、微软英国剑桥研究院首席研究员褚嘉琦(Jiaqi Chu) 。

中信建投:AI 编程革命重塑软件开发生态

中信建投发布研报称,AICoding通过大语言模型、检索增强生成等技术实现代码生成、补全、调试等自动化软件开发任务,显著提升效率、降低人工成本,并推动软件开发的普惠化,使非技术人员也能参与开发。 海外市场AICoding成为大模型订阅的主要需求方向,GitHubCopilot最新用户超2000万,Cursor ARR突破5亿美元。中国市场在人工智能政策支持下,头部厂商已在个人与企业用户订阅方面实现初步落地。 AICoding市场加速发展,预计2032年市场规模增至271.7亿美元(CAGR 23.8%)。未来,AICoding将向多智能体协同、低代码平台结合及效果付费模式演进,但需克服数据安全与技术成熟度风险,最终从辅助工具转型为核心生产力,重塑全球软件生态。 中信建投主要观点如下: AIC o ding定义为利用人工智能技术辅助或自动完成软件开发任务的工具 涵盖代码生成、智能补全、逻辑理解、跨语言翻译、质量审查及性能优化等全流程环节。其核心技术以通用和代码专用大语言模型为基石,引入RAG技术缓解模型幻觉问题,确保生成代码的准确性和实时性。AICoding驱动三大变革:优化研发流程,释...

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