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Akhetonics 展示了其全光计算原型——一颗可编程的光子 CPU，目标实现太赫兹级时钟速度，数据全程以光形式处理而无需光电转换。文章介绍了其两比特光学处理器架构、近 30 代芯片迭代以及计划于 2026 年底部署首台商用机器，但也指出了内存、封装、功耗和制造等方面尚未解决的挑战。
加州大学洛杉矶分校的研究人员展示了一种混合光学-神经处理器，可在并行分析15-18路视频流的同时，以约97.79%的准确率检测深度伪造视频。该系统利用光传播替代能耗极高的数字解码，灵敏度达到99.86%；通过加入无源衍射层还可进一步加深系统，以极低的能耗换取更高的准确率。
一场关于摆脱 GPU 与反向传播的演讲：主讲人指出硬件与优化器的协同进化已导致每焦耳 FLOPs 停滞，主张十年内我们将放弃反向传播，并提出用 SPSA 零阶优化器配合体节混合架构，同时押注光学计算与神经形态计算等替代路线。
Y Combinator 的 Paper Club 探讨了超越「transformer + 反向传播 + GPU」传统算力体系的替代方案，涵盖以光进行计算的光学计算、受大脑启发的类神经形态芯片架构，以及通过强化学习训练活体脑细胞来玩《Doom》的实验。
AI 硬件初创公司 Volantis 宣布完成 8800 万美元 A 轮融资，将采用光互连技术大幅提升芯片的内存容量与带宽，为参数量超过 10T 的模型实现高达每秒 10,000 tokens 的超快速推理——这有望成为编程智能体领域的重大突破。
作者探讨了一种基于波的叠加而非神经网络权重的人工智能感知新方法，并向相关领域的研究人员寻求见解。
该仓库展示了一个概念验证，用于一个硬件原生的光学时序冻结控制平面引擎，该引擎利用GPU寄存器中的流体动力学建模来减少分布式AI架构中光学数据中心的抖动。
Otters++ 是一种新型光学尖峰Transformer，利用首次脉冲时间编码和物理硬件衰减实现高能效推理，在GLUE上达到84.17%，同时相比之前的尖峰Transformer基线保持明显的能效优势。
本文提出DxPTA，一种新颖的设计空间探索方法，用于高效地对满足面积、功耗、能量和延迟约束的光子Transformer加速器进行硬件/软件协同设计。与穷举方法相比，其搜索速度最高提升15.2倍，从而能够为多种Transformer模型实现高效的PTA设计。