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當人工智能大模型陷入 “參數(shù)競賽” 的怪圈，千億級參數(shù)帶來的不僅是性能提升，更有算力消耗激增、部署成本高企的 “算力焦慮”。就在行業(yè)探索大模型輕量化之路陷入瓶頸之際，我國超導(dǎo)量子計算機 “本源悟空” 交出了一份突破性答卷 —— 全球首次在量子真機上完成十億參數(shù)級 AI 大模型微調(diào)任務(wù)，實現(xiàn)參數(shù)量銳減 76% 的同時，數(shù)學(xué)推理準確率逆勢攀升至 82%，為量子計算與 AI 融合發(fā)展開辟了全新賽道。

打破慣性思維：輕量化與高性能的 “反常識” 突破

本源量子聯(lián)合合肥綜合性國家科學(xué)中心人工智能研究院等機構(gòu)的攻關(guān)團隊，在 “本源悟空” 超導(dǎo)量子計算機上實現(xiàn)了顛覆性突破。實驗數(shù)據(jù)顯示，經(jīng)過量子微調(diào)的 AI 大模型，參數(shù)量較原始模型減少 76%，訓(xùn)練效果反而提升 8.4%。在數(shù)學(xué)推理任務(wù)（R1-Distill-SFT）中，嚴格準確率從 68% 躍升至 82%，同時在心理咨詢對話數(shù)據(jù)集（CPsyCountD）上，訓(xùn)練損失降低 15%，實現(xiàn)了 “瘦身” 與 “提效” 的雙重跨越。這一成果不僅打破了參數(shù)與性能的正相關(guān)迷思，更驗證了量子計算賦能大模型輕量化的可行性。

量子 “引擎” 驅(qū)動：創(chuàng)新技術(shù)破解核心難題

量子計算的獨特特性為微調(diào)效率注入了關(guān)鍵動力。憑借疊加態(tài)與糾纏態(tài)的物理優(yōu)勢，“本源悟空” 可同時探索海量參數(shù)組合，單批次數(shù)據(jù)能生成數(shù)百個量子任務(wù)并行處理，徹底改變了傳統(tǒng)計算串行迭代的低效模式。這種 “并行計算 + 智能壓縮” 的雙重賦能，使得大模型在 “瘦身” 后不僅未失性能，反而因參數(shù)效率的提升實現(xiàn)了準確率的突破，為破解大模型 “算力焦慮” 提供了全新技術(shù)路徑。

真機實戰(zhàn)驗證：量子 AI 融合邁入實用化階段

合肥綜合性國家科學(xué)中心人工智能研究院副研究員陳昭昀指出：“這一成果不僅是技術(shù)上的突破，更驗證了量子計算與 AI 融合的工程可行性。” 此前，量子計算在 AI 領(lǐng)域的應(yīng)用多停留在模擬層面，而 “本源悟空” 的實戰(zhàn)驗證，為后續(xù)更大規(guī)模量子 - AI 融合應(yīng)用奠定了硬件與算法基礎(chǔ)，也彰顯了我國在超導(dǎo)量子計算與人工智能交叉領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

跨界融合賦能：開啟行業(yè)應(yīng)用新想象