*本文是2025年第16期“ Banyuetan”的内容。今年8月，在领先的物理学杂志“物理学评论Express”中列出了中国科学家的世界录制成功。这些结果的具体内容很难让外来者理解。但是，有兴趣的人会发现有关这一成就的报告提及“使用人工智能技术”。嘿，人工智能和音量技术共同起作用吗？是的，从切奇的实验室到行业会议，在这两个主要领域的“双向冲刺”继续被推出。那么，您在问：Quantum + AI可爱吗？为什么“自然适应人工智能的本质”是为了在大量数据中找到模式，学习和预测。但是，模型更为复杂，培训所需的计算源更大。在短短几年内，我们目睹了令人惊叹的大型语言模型，即图像的惊人代表E，以及自主驾驶重复的演变。但是它的背后是计算强度的大量消费。数据表明，当AI以大型GPT-4语言模型运行时，使用近25,000个NVIDIA A100 GPU完成培训大约需要3个月的时间，而这些GPU在一次培训中使用了2.4亿千瓦时的电力。模型越大，参数越多，训练数据就越复杂，硬件压力就越大。它带来了“瓶颈”：我们是否正在接近极限？目前，计算数量将出现在人们的观点领域。与经典计算中的普通位不同，ANG静止状态不仅是“ 0”或“ 1”，而且可能同时处于“ 0”和“ 1”状态。借助叠加和刺激状态，计算量可以同时处理大量相似的计算路径，并且可以通过特定问题实现加速度。它特别擅长于SolvinG问题，例如因子分解，组合优化和大规模搜索，并且有望成为AI培训和推理的“加速器”。尽管音量很强，但在此阶段尚未过时。当前大多数主要计算机的计算准确性和高误差率仍然较低。尽管它们可以证明在特定任务中的数量优势，但它们很难直接用于解决大型实际问题。摩擦的自然状态是脆弱的，可能会受到多种因素的干扰。顺便说一句，AI可以是量子计算的“助理教练”，在2024年12月，Google宣布了如何在2024年12月“朝两个方向朝着两个方向朝着两个方向朝着两个方向迈进的量子计算，音量和优化的计算，计算的计算和优化的计算，都起着加速作用。它的主要成功不仅是在计算能力的显着改善中可以看到的，而且还具有很强的校正率ies，以量子误差的物理速率降低了Qubit误差的逻辑率，从而破坏了误差校正的“断裂点”。它从以前的“越纠正，越纠正，越纠正”中发展成“它变得越多，它越正确”。 Willow的研发团队是Google人工知识实验室的团队。 KWHY Willow破坏了Google解码器的30年错误挑战，该解码器可以以高级精度确定计算量的错误。 AI的功率是计算机量误差的实时解码和校正。同时，音量技术还可以提供更强的计算能力“机翼”的人工智能。今年3月，NVIDIA宣布在波士顿建立一个研究中心，其中包括高级硬件和AI超级计算机，以实现加速量的超级计算。 NVIDIA的创始人兼首席执行官Huang Renxun说：“计算的数量将使AI超级计算机授权Help respond to major global challenges in the field of research and development of material developmental medicine." Back to China, the"Collaboration of Change" of artificial intelligence and computing volume in recent years has begun to spark hope. Recently, in a diagnosis and practice of treating the Department of Radiology, the first affiliate hospital of Bengbu Medical University, a doctor uploaded a bilateral target molybdenum of a patient to the real machine application system for the Cancer Cancer Molybdenum健康检测与班堡医科大学和本扬量相结合，在几秒钟内，该系统准确地完成了图像分析ff ISDECTARED和安装了“ Benyuan Wukong”自动超导量子计算机的基本组件。今年6月，中国人工智能协会和北京BOSE量子技术有限公司和其他人发布了“量子计算 + AI”和“公告”项目；今年7月，在世界人工智能会议上，中国移动发布了“五山”的人工智能平台，并包括定量情报计算电源开放式计划；上海人工智能实验室发布了基于人工智能的计算中性算法布局的数量...从学院到工业，“ Quantum + AI”道路跑步者并不孤单。在未来技术的广泛情况下，如何处理“增长问题”，计算量和人工智能分别朝着未知的边界迈出的两个高速摩托车。现在，他们去了交叉路口，但是“对接”是n容易。促进这对具有巨大潜力的“好伴侣”对的第一件事是技术成熟度不平衡的挑战：人工智能在大型模型中输入并出现在许多生活中，但是计算整体仍然处于“基本技能困难技能”的阶段。即使是最先进的计算机，也只能显示出解决特定问题的效率，这在现实生活中可能不实用。尽管该行业正在积极探索和确认，但数量的计算尚未达到广泛支持现实生活中人工活动所需的计算和稳定量表。专家Indundustry通常认为，人工智能增强子分配是未来不可避免的趋势，但是当前的合作状况仍然具有“热”现象：计算量的领域渴望引入人工智能，但是人工智能领域的理解是一种理解D对计算的兴趣。在世界制造会议上提出的超导量子计算机模型“ Benyuan Wukong”的算法适应性缺乏算法和标准，这也使双方之间的合作是一个小的“不可接受”。现有的大多数AI算法都与计算的经典体系结构一致。如果它们直接移至数量计算机，则就像运行一样。汽车发动机安装在船上，这很难进行比赛。这两种切割技术的结合也面临着人才和工具之间的双重差距。目前，很少有研究人员能够真正越过两个主要领域之间的边界，并且知道如何使双方成为“对话”。同时，成熟的编程工具链等仍得到改善。尽管合作仍然需要完成，但幸运的是，新一代科学家的热情将被解雇。量子与AI在不久的将来可以以奇妙的能量爆炸。 Banyuetan记者：他Xiyue 特别声明：上面的内容（包括照片或视频（如果有））已由“ NetEase”自助媒体平台的用户上传和发布。该平台仅提供信息存储服务的ITOR。 注意：上面的内容（包括照片和视频（如果有））已由NetEase Hao用户上传和发布，该用户是社交媒体平台，仅提供信息存储服务。