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PNAS：DFA 光学预训练 1B GPT-2 绕过反向传播
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AI 综述
2026年10月14日消息，Igor Carron 团队在 PNAS 发表论文，用直接反馈对齐（DFA）算法在光电混合系统上以随机投影预训练 1B 规模 GPT-2，全程绕开反向传播，并以光学方式实现。该工作称实验验证了可扩展的光学训练路径，是光学训练首次推进到 1B 级语言模型。此前光子方案具备低功耗、高速的特点，但多限于推理和简单任务。
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最新进展10月14日 17:04
论文登 PNAS：称首次以 DFA 光学预训练 1B 级 GPT-2，绕开反向传播。报道时间线
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10月14日
- AGI Hunt光子训练 1B GPT-2：绕过反向传播的 DFA 光学预训练登上 PNAS
Igor Carron 团队在 PNAS 发表论文，用直接反馈对齐（DFA）算法在光电混合系统上以随机投影预训练 1B 规模 GPT-2，全程绕开反向传播并用光学方式实现。该工作称实验验证了可扩展的光学训练路径，是光学训练首次推进到 1B 级语言模型。此前光子方案低功耗、高速，但多限于推理和简单任务。
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