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黄仁勋率先开源量子AI大模型

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AI热点日报时间:2026-04-21
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英伟达最新AI开源,瞄准了量子计算 全球首个开源量子AI模型家族——NVIDIA Ising,正式亮相。这无疑为量子计算领域投下了一枚重磅冲击波。 具体来看,这个家族包含两大核心成员: Ising Calibration(校准):一个拥有350亿参数的视觉语言模型(VLM)。它的本事在于,能快速“读

英伟达最新AI开源,瞄准了量子计算

全球首个开源量子AI模型家族——NVIDIA Ising,正式亮相。这无疑为量子计算领域投下了一枚重磅冲击波。

具体来看,这个家族包含两大核心成员:

Ising Calibration(校准):一个拥有350亿参数的视觉语言模型(VLM)。它的本事在于,能快速“读懂”量子处理器输出的测量结果,并做出反应。基于它构建的智能体,能将原本需要数天的校准工作,压缩到几个小时之内完成。

Ising Decoding(解码):基于3D CNN的实时纠错方案,提供了分别针对速度和精度优化的两个版本。与当前开源领域的行业标准pyMatching相比,它在速度上最多能快出2.5倍,而精度更是提升了3倍。

用英伟达自己的话说,Ising系列模型极大地简化了对复杂物理系统的理解,为量子纠错和校准提供了高性能、可扩展的AI工具。

而量子纠错和校准,正是构建混合量子-经典系统时最关键的两大挑战。

老黄亦对Ising寄予厚望:

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。

加速量子系统实用化

说到量子计算的实用化,业内总有个“5年魔咒”的玩笑:总说下一个5年就能规模化,结果5年又5年,预期依然在路上。

这背后一个绕不开的核心难题,就是量子计算机太“脆弱”了。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。而要实现真正的规模化应用,错误率必须降到万亿分之一甚至更低。因此,如何在错误累积起来之前,就完成实时校准和纠错,就成了决定成败的关键。

现在,英伟达将赌注押在了AI上,认为它最有希望啃下这块硬骨头。此次开源的Ising,正是从校准和纠错解码这两个最棘手的环节同时切入。

NVIDIA Ising Calibration

Ising Calibration本质上是一个大型视觉语言模型(VLM)。它的专长是理解量子科学实验的输出结果,并能分析这些结果与预期趋势之间的偏差。

这意味着,它可以被集成到智能体工作流中,对量子处理器的测量数据做出响应,并主动执行校准任务。为了训练它,所用数据涵盖了超导量子比特、量子点、离子、中性原子等多种量子比特模态,确保其广泛的适用性。

为了验证效果,英伟达联合费米实验室、哈佛大学等合作伙伴,基于真实量子计算机的输出,共同开发了QcalEval基准——这是全球首个用于评估量子计算机校准智能体的基准测试。

测试结果显示,350亿参数的Ising-Calibration-1在解释实验、分类结果、评估重要性、评估拟合质量与关键特征,以及生成可行性建议这六个维度上,平均得分达到了业界最优水平,表现超过了Gemini 3.1 Pro、GPT 5.4、Claude Opus 4.6等顶级闭源模型。

NVIDIA Ising Decoding

Ising Decoding则是一套基于3D CNN的训练框架和模型集合,专为量子纠错中要求极高的实时解码任务而生。

它可以作为一个“预解码器”,在空间和时间维度上进行扩展,通过处理大量局部的“综合征”错误,来加速并提升全局解码器的准确性。

使用起来相当便捷:用户只需定义噪声模型、旋转表面码的方向和模型深度,Ising Decoding框架就能自动生成合成数据,并训练出针对该特定任务优化过的3D CNN模型。

目前,英伟达在HuggingFace上开源了两个基础模型实例:

针对速度优化的Fast模型:参数量约91.2万,层数少、体积小,因此能在GPU上高效运行。与单独使用PyMatching相比,它能带来2.5倍的加速,同时将准确率提升至原来的1.11倍。

针对准确率优化的Accurate模型:参数量约179万。相比Fast版本,它能纠正更长的错误链,当然运行时间也会相应增加。采用Ising-Decoder-SurfaceCode-1-Accurate + PyMatching的组合方案,速度是单独使用PyMatching的2.25倍,而准确率则达到了惊人的1.53倍。

值得一提的是,Ising系列模型采用了Apache-2.0协议开源,这是一个对商业应用非常友好的宽松许可。

另外,Ising这个名字也颇有深意。它源自统计物理学中经典的伊辛模型(Ising Model),该模型由物理学家Wilhelm Lenz在1920年提出,并由其学生Ernst Ising深入研究。如今,伊辛模型已成为研究相变和临界现象的基础,其应用早已超越物理,延伸至化学、生物、计算机科学乃至社会学等多个领域。

One More Thing

英伟达此次在量子计算领域的大手笔开源,市场反应迅速,股价应声上涨超过6%。

有网友犀利点评:英伟达开始量产量子工具链了,看来等不到5年以后,整个行业又要开始新一轮的忙碌和追赶了。

回到老黄的那句断言,“AI将成为量子计算机的操作系统”。那么,率先通过开源在量子生态中卡住关键位置,无疑是英伟达为这盘未来大棋布下的重要一子。其战略意图清晰可见:不止于提供硬件算力,更要从软件和底层逻辑的层面,提前埋下影响力的种子。

开源地址:https://huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-ising

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