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英伟达发布量子计算 AI 校准模型,推动 AI+量子融合

ChainCatcher 消息,英伟达发布开源 AI 模型 NVIDIA Ising Calibration 1.5,用于自动分析量子处理器(QPU)诊断数据,并自主判断设备调校方案,实现量子计算机校准流程自动化。英伟达表示,Ising Calibration 1.5 是专为量子计算校准场景设计的视觉语言模型(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,同时可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,相比上一代模型性能提升约 86.5%,并超过多款开源模型,接近顶级闭源大模型水平。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,同时推出 NVFP4 量化版本,可在单张消费级 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上部署,大幅降低量子实验室使用门槛。英伟达称,Ising Calibration 1.5 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、中性原子以及氦表面电子等,为不同类型量子计算设备提供校准能力。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。英伟达此次推出 AI 驱动的量子校准工具,意味着 AI 模型开始从传统计算领域向量子硬件控制层延伸,可能成为未来量子计算产业基础设施的重要组成部分。

英伟达投资 OpenAI 联创新 AI 实验室,提供大规模 GPU 算力支持

ChainCatcher 消息,据 WSJ 报道,英伟达已投资 OpenAI 前首席科学家 Ilya Sutskever 创办的 AI 实验室 Safe Superintelligence(SSI),双方达成长期合作协议,旨在扩大 SSI 计算资源,同时帮助英伟达锁定 AI 领域重要客户。两家公司表示,英伟达在了解 SSI 部分研究进展后进行了“大规模”投资,但未披露具体金额。 作为合作的一部分,SSI 将获得大量英伟达旗舰 GPU 资源,其计算能力预计将提升一个数量级。此前,SSI 主要依赖谷歌提供的 TPU 芯片进行 AI 研发。此次合作意味着英伟达正在进一步扩大其 AI 芯片生态,并通过投资顶级 AI 实验室绑定未来算力需求。 SSI 成立于 2024 年,由 Ilya Sutskever 创办,目标是研发“安全超级智能”(Safe Superintelligence)。该公司此前已获得约 20 亿美元融资,投资方包括 Andreessen Horowitz 和 Sequoia Capital,去年估值达到约 300 亿美元。这并非英伟达首次投资前 OpenAI 核心成员创办的 AI 公司。今年 3 月,英伟达也投资了 OpenAI 前首席技术官 Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab,该公司首个 AI 模型基于英伟达硬件训练。 Ilya Sutskever 是现代人工智能领域的重要研究者之一,曾参与创办 OpenAI,并推动 ChatGPT 等大模型技术发展。不过,离开 OpenAI 后,他开始质疑单纯依靠扩大数据和算力规模推动 AI 进步的路线,转而探索新的超级智能研究方向。
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