在人工智能神经网络迅猛发展的当下,大规模矩阵运算与频繁数据迭代给传统电子处理器带来巨大压力。光电混合计算结合光学与电学处理,展现出卓越的计算性能,但实际应用中因训练与推理环节分离、离线权重更新等问题,导致信息熵劣化、计算精度降低,推理准确度不高。