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。