[新聞]量子運算結合AI具互補性質，正成為谷歌和

標題:量子運算結合AI具互補性質，正成為谷歌和其他廠商追求的下一潮流 新聞來源:iKnow科技產業資訊室 原文網址:https://bit.ly/3Yk9PNg 原文: 隨著大型語言模型(LLM)繼續快速發展並主導生成式AI領域，一場更安靜的演進正在兩個 新興領域的邊緣展開：量子運算和人工智慧。Alphabet的科學家們正在進行該公司迄今為 止最雄心勃勃的賭注之一。谷歌正試圖開發世界上最先進的量子電腦，因為其表示未來量 子和AI是具相互補充性質。 在AI的背景下，研究人員探索了量子特性如何改善自然語言處理、機器學習優化和模型訓 練效率等任務。然而，大多數此類努力仍處於早期階段。例如：IBM和麻省理工學院研究 了混合量子傳統模型如何減少特定深度學習任務的訓練時間，而像Zapata AI這樣的新創 公司正在試驗用於情緒分析和預測的量子增強模型。 許多人認為谷歌在生成式AI熱潮中起步較晚，因為OpenAI在2022年底憑藉ChatGPT率先進 入主流。 2024年年底，谷歌明確表示不會再陷入困境。該公司推出了一款名為Willow的突破性量子 運算晶片，據稱該晶片可以比傳統電腦更快地解決基準問題，並證明在晶片中添加更多量 子位元可以成倍地減少錯誤。 Willow 現在可能會給谷歌一個在下一個科技時代佔據領先地位的機會。這也可能是一種 將研究轉化為商業機會的方式，特別是當AI遇到數據壁時。領先的AI模式在從網路上抓取 了大量資料之後，正在逐漸缺乏用於訓練的高品質數據。 另外總部位於列支敦士登的Dynex公司最近推出了量子擴散大語言模型 (qdLLM)。該公司 聲稱，其qdLLM可以比依賴當前技術基礎設施的傳統基於變壓器的系統更快、更有效率地 產生生成式AI輸出。 基本上來說，GPT-4或DeepSeek等傳統模型是按順序、逐字逐句地工作的，可是qdLLM是並 行運作的，所以其思維方式更像人腦，可以同時處理所有力量模式。這就是量子的力量。 Dynex透過整合量子退火（一種量子最佳化形式）來進一步實現差異化，以改進文字生成 過程中的標記選擇。Dynex聲稱，與傳統的LLM相比，這提高了連貫性並降低了計算開銷。 Dynex模型的一個獨特之處是它依賴模擬量子行為的分散式GPU網路，而不需要存取實際的 量子硬體。這種設計使得系統能夠擴展到 Dynex 所描述的多達一百萬個演算法量子位元 。 Dynex認為量子運算將在未來5年內主導AI。儘管這項預測並非沒有先例，但仍只是推測。 麥肯錫、波士頓顧問集團和 Gartner 的分析師都指出，量子運算可以顯著改善最佳化和 模擬任務，但對於大多數範例來說，可能要到2030年以後才能實現。更謹慎的觀點認為， 量子人工智慧混合體將首先出現在利基應用中，例如藥物發現、金融風險建模或網路安全 。 心得: 隨著大型語言模型主導生成式AI領域，量子運算正悄悄展開新革命。谷歌開發的Willow量 子晶片展現巨大潛力，預示量子與AI的互補性將推動未來科技突破。Dynex則透過量子擴 散大語言模型，展示量子技術在AI生成效率與思維方式上的優勢。儘管量子AI尚處初期， 但其在特定應用領域的潛力令人期待，未來量子與AI的融合將深刻改變科技生態。 --
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