BTC $79,035.72 -0.82%
ETH $2,478.71 -0.16%
BNB $742.13 -0.25%
XRP $1.39 -1.05%
SOL $104.16 -1.67%
TRX $0.3348 -0.07%
DOGE $0.0900 +1.38%
ADA $0.2194 +0.82%
BCH $258.89 +1.05%
LINK $12.96 +6.18%
HYPE $86.42 -2.62%
AAVE $132.24 -1.33%
SUI $0.8192 +3.33%
XLM $0.1907 +3.58%
ZEC $1,170.04 +0.89%
BTC $79,035.72 -0.82%
ETH $2,478.71 -0.16%
BNB $742.13 -0.25%
XRP $1.39 -1.05%
SOL $104.16 -1.67%
TRX $0.3348 -0.07%
DOGE $0.0900 +1.38%
ADA $0.2194 +0.82%
BCH $258.89 +1.05%
LINK $12.96 +6.18%
HYPE $86.42 -2.62%
AAVE $132.24 -1.33%
SUI $0.8192 +3.33%
XLM $0.1907 +3.58%
ZEC $1,170.04 +0.89%

NVIDIA phát hành mô hình hiệu chỉnh AI tính toán lượng tử, thúc đẩy sự kết hợp giữa AI và lượng tử

2026-07-28 00:11:11

Tin tức từ ChainCatcher, NVIDIA đã phát hành mô hình AI mã nguồn mở NVIDIA Ising Calibration 1.5, được sử dụng để phân tích tự động dữ liệu chẩn đoán của bộ xử lý lượng tử (QPU) và tự động xác định phương án điều chỉnh thiết bị, thực hiện quy trình hiệu chỉnh máy tính lượng tử một cách tự động. NVIDIA cho biết, Ising Calibration 1.5 là mô hình ngôn ngữ hình ảnh (VLM) được thiết kế đặc biệt cho các tình huống hiệu chỉnh máy tính lượng tử, có khả năng hiểu dữ liệu thí nghiệm của chip lượng tử và thực hiện phân tích "không mẫu" khi thiếu các trường hợp lịch sử, đồng thời có thể kết hợp các mẫu thí nghiệm liên quan để học tập theo ngữ cảnh (ICL), giúp các thiết bị lượng tử tối ưu hóa trạng thái hoạt động liên tục.

Trong bài kiểm tra chuẩn hiệu chỉnh lượng tử QCalEval, Ising Calibration 1.5 trung bình dẫn trước khoảng 10% so với các mô hình mã nguồn mở cùng quy mô về khả năng suy luận không mẫu, và khi sử dụng các trường hợp thí nghiệm liên quan để học tập theo ngữ cảnh, hiệu suất đã tăng khoảng 86.5% so với thế hệ trước, vượt qua nhiều mô hình mã nguồn mở và gần đạt đến mức của các mô hình lớn đóng kín hàng đầu. Mô hình này có 31 tỷ tham số, hỗ trợ chạy trên GPU trung tâm dữ liệu như NVIDIA Grace Blackwell và Vera Rubin, đồng thời phát hành phiên bản định lượng NVFP4, có thể triển khai trên một GPU tiêu dùng hoặc NVIDIA DGX Spark, giảm đáng kể rào cản sử dụng trong phòng thí nghiệm lượng tử.

NVIDIA cho biết, dữ liệu huấn luyện của Ising Calibration 1.5 đến từ nhiều kiến trúc qubit khác nhau, bao gồm qubit siêu dẫn, điểm lượng tử, ion, nguyên tử trung tính và electron bề mặt heli, cung cấp khả năng hiệu chỉnh cho các loại thiết bị tính toán lượng tử khác nhau. Ngành công nghiệp cho rằng, hiệu chỉnh tự động là một trong những nút thắt quan trọng trong sự phát triển quy mô của tính toán lượng tử. Việc NVIDIA phát hành công cụ hiệu chỉnh lượng tử dựa trên AI lần này có nghĩa là các mô hình AI bắt đầu mở rộng từ lĩnh vực tính toán truyền thống sang tầng kiểm soát phần cứng lượng tử, có thể trở thành một phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng của ngành công nghiệp tính toán lượng tử trong tương lai.

app_icon
ChainCatcher Building the Web3 world with innovations.