自对准分子助力光子芯片直接处理 AI 网络光信号
研究团队在硅基光子芯片上集成具二阶非线性的自对准有机分子材料,使光信号可在芯片内直接放大、调制与转换,为降低 AI 数据中心能耗、提升光互连效率提供新路径。
神经符号人工智能:在大幅节能的同时提升系统性能
研究团队提出一种基于神经符号架构的新型AI系统,在典型机器人任务中能耗有望降低至现有方法的百分之一,并在准确率和训练效率上显著优于传统视觉-语言-动作模型。
研究团队在硅基光子芯片上集成具二阶非线性的自对准有机分子材料,使光信号可在芯片内直接放大、调制与转换,为降低 AI 数据中心能耗、提升光互连效率提供新路径。
研究团队提出一种基于神经符号架构的新型AI系统,在典型机器人任务中能耗有望降低至现有方法的百分之一,并在准确率和训练效率上显著优于传统视觉-语言-动作模型。