核心摘要
英伟达于7月28日发布开源AI模型NVIDIA Ising Calibration 1.5，该模型专为量子计算机校准流程设计，能够自动分析量子处理器（QPU）的诊断数据，并自主判断设备调校方案，从而实现量子校准流程的自动化。作为一款视觉语言模型（VLM），Ising Calibration 1.5可理解量子芯片实验数据，在缺乏历史案例时完成“零样本”分析，同时能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。
正文解读
在QCalEval量子校准基准测试中，该模型在零样本推理能力上平均领先同规模开源模型约10%；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。Ising Calibration 1.5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，大幅降低了量子实验室的使用门槛。
英伟达表示，该模型的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。业内专家指出，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，未来可能成为量子计算产业基础设施的重要组成部分。
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