英伟达发布量子计算AI校准模型实现自动调优

英伟达于 7 月 28 日发布开源 AI 模型 NVIDIA Ising Calibration 1.5，旨在自动分析量子处理器（QPU）诊断数据并判断设备调校方案，实现量子计算机校准流程自动化。该模型为视觉语言模型（VLM），能够理解量子芯片实验数据，并在缺少历史案例时完成「零样本」分析，同时结合相关实验样本进行上下文学习（ICL），帮助量子设备持续优化运行状态。在 QCalEval 量子校准基准测试中，Ising Calibration 1.5 在零样本推理能力上平均领先同规模开源模型约 10%，在使用相关实验案例进行上下文学习时，性能提升约 86.5%。该模型拥有 310 亿参数，支持英伟达 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 等数据中心 GPU 运行，并推出 NVFP4 量化版本，可在单张消费级 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上部署，降低量子实验室使用门槛。英伟达称，训练数据来自多种量子比特架构，包括超导量子比特、量子点、离子、中性原子及氦表面电子等，提供不同类型量子计算设备的校准能力。业内认为，自动化校准是量子计算规模化发展的关键瓶颈之一，英伟达的 AI 驱动量子校准工具可能成为未来量子计算产业基础设施的重要组成部分。

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