黄仁勋率先开源量子 AI 大模型

英伟达开源了全球首个量子 AI 模型家族 NVIDIA Ising，包含用于量子处理器校准的视觉语言模型和用于实时量子纠错的 3D CNN 解码模型，旨在通过 AI 解决量子计算实用化的关键挑战。

英伟达宣布开源其首个量子 AI 模型家族 NVIDIA Ising，旨在解决量子计算迈向实用化过程中的两大核心难题：量子处理器校准与量子纠错。Ising 家族包含两个主要模型：Ising Calibration 是一个 350 亿参数的视觉语言模型，能够快速解读量子处理器测量结果，将原本需要数天的校准工作缩短至几小时；Ising Decoding 则是一个基于 3D CNN 的实时纠错框架，提供针对速度和精度优化的两个版本，在基准测试中性能显著超越现有开源标准。文章详细介绍了模型的技术细节、性能表现（如校准模型在 QcalEval 基准上超越 GPT-5.4 等顶级闭源模型）及其战略意义，即通过开源软件生态，让 AI 成为未来量子计算机的“操作系统”，从而在量子计算领域建立早期影响力。

- 英伟达开源首个量子 AI 模型家族，直接瞄准量子计算实用化的核心瓶颈。 Ising 模型家族针对量子校准和纠错两大关键挑战，通过 AI 方法将校准时间从几天缩短到几小时，并显著提升纠错速度和精度，是推动量子计算走出实验室的重要工具。

- AI 对量子计算的实用化至关重要。有了 Ising，AI 将成为量子计算机的操作系统，将脆弱的量子比特转变为可扩展且可靠的量子-GPU 系统。

• 当前最先进的量子处理器，每进行 1000 次操作就可能出错一次。而从规模化的角度来看，错误率必须降至万亿分之一甚至更低。
• 相比于当前开源行业标准 pyMatching，Ising Decoding 在速度上最多快 2.5 倍，精度高出 3 倍。
• 350 亿参数的 Ising-Calibration-1 在解释实验结果、分类结果、评估结果重要性、评估拟合质量和关键特征，以及生成可行性建议这六个评估维度上，平均得分达到 SOTA，超过了 Gemini 3.1 Pro、GPT 5.4、Claude Opus 4.6 等顶级闭源模型。

AI 初评：88

来源：量子位

作者：鱼羊

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：8 分钟

字数：1939

标签： 量子计算, AI 模型, 英伟达, 开源, 量子纠错

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