أعلنت إنفيديا عن أول نموذج «Ising» عالمي مصمم خصيصًا لذكاء اصطناعي كمي

ChainNewsAbmedia

NVIDIA (辉达)发布全球首款专为量子人工智能设计的开源模型「 NVIDIA Ising」,旨在解决量子处理器在扩展过程中面临的校准与纠错挑战,该系列模型通过开源形式为开发者提供高性能工具,协助研究机构与企业优化量子比特运作效率。

NVIDIA Ising 缩短校准进程

量子处理器的运行稳定性高度依赖精确的校准程序。NVIDIA Ising 校准(Ising Calibration)模型采用视觉语言模型技术,能够快速解读量子处理器的测量数据并做出响应。这项技术使人工智能代理得以自动执行持续性的校准任务,将传统流程缩短至数小时。包括台湾中央研究院、费米国家加速器实验室以及哈佛大学在内的多个研究机构,已开始采用此技术以提升量子硬件的自动化维护效率,降低人工成本。

卷积神经网络加速纠错解码

NVIDIA 创始人兼执行长黄仁勋表示人工智能对量子运算实用化至关重要,借助 Ising,人工智能将成为控制平面量子机器的操作系统,将脆弱的量子比特转化为可扩展且可靠的量子 GPU 系统。

量子纠错(Quantum Error Correction)是实现大规模运算的技术门槛。NVIDIA Ising 解码(Ising Decoding)提供两种 3D 卷积神经网络(3D CNN)模型变体,分别针对处理速度与运算精度进行优化。数据显示 Ising 解码模型的处理速度较目前业界开源标准 pyMatching 提升 2.5 倍,且精确度达到多达 3 倍。通过即时解码量子比特产生的错误信号,研究人员能够维持运算的逻辑正确性。目前康奈尔大学与 IonQ 等机构已部署此模型,探索更复杂的量子算法应用。

根据市场研究机构 Resonance 预估,全球量子运算市场规模在 2030 年有望达到 110 亿美元,其增长动能主要来自工程挑战的突破。NVIDIA Ising 系列不仅提供模型与训练数据,还与 NVIDIA CUDA-Q 软件平台及 NVIDIA NVQLink 硬件互连技术整合。这种混合架构设计让研究人员能够在本地端系统运行模型,确保实验数据的私密性。此外,通过 NVIDIA NIM 微服务,开发人员能针对特定硬件架构进行微调,协助现有的量子比特转化为具备可扩展性的量子运算系统。

Ising 开源模型开放下载

Ising 模型系列名称源自简化复杂物理系统研究的经典数学模型,体现了简化量子控制平面的设计理念。目前 NVIDIA Ising 模型已在 GitHub、Hugging Face 与 NVIDIA 官方平台开放下载,加入了 NVIDIA 的开放式模型产品组合,该产品组合包括用于智能体的 NVIDIA Nemotron、用于实体 AI 的 NVIDIA Cosmos、用于自动驾驶汽车的 NVIDIA Alpamayo、用于机器人的 NVIDIA Isaac GR00T 和用于生物医学研究的 NVIDIA BioNeMo。

通过将人工智能定位为量子机器的“控制平面”或操作系统,研发团队能够更有效率地管理脆弱的量子比特。此举吸引了英国国家物理实验室(NPL)与多所国际顶尖大学加入生态系统,共同推动实用化量子应用程序的开发。

这些开放式模型、数据和框架可在 GitHub、Hugging Face 和 build.nvidia.com 上取得。

这篇文章 NVIDIA 发布全球首款为量子 AI 打造的“ Ising 模型” 最早出现在 链新闻 ABMedia。

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى إخلاء المسؤولية.

مقالات ذات صلة

تحوّلت ميم “رصد الوضع” MTS من وادي السيليكون إلى آلة إخبارية تعمل 24/7 يتم تسليمها بواسطة a16z

يدعم a16z عرض "Monitoring the Situation"، وهو بثّ مباشر على X يعمل على مدار الساعة 7/24، وُلد من ثقافة الميمات في Polymarket، بينما يقوم رؤوس أموال التقنية (VCs) ببناء مجمّع أخبار-صناعة خاص بهم. الملخص ساعدت أندرسن هورويتز في إطلاق "Monitoring the Situation" (MTS)، وهو برنامج بثّ مباشر يعمل على مدار الساعة 7/24 على X، مع التركيز على تنبؤات التشفير-توقعات/تنبؤات

Cryptonewsمنذ 1 س

Google 推出 Deep Research Max: يدعم MCP، ويمكنه الوصول إلى بيانات الشركات الخاصة

وفقًا لإعلان Google DeepMind الرسمي في المدونة، أطلقت Google في 21 أبريل 2026 الجيل الجديد من وكلاء الأبحاث الذاتية Deep Research وDeep Research Max، المبنيين على Gemini 3.1 Pro، بعد النسخة التجريبية التي تم توفيرها في ديسمبر 2025 عبر Interactions API. ويتاح الآن الوكيلان في صورة public preview ضمن خطط الدفع على Gemini API، وسيتكامل المستخدمون من الشركات الناشئة على Google Cloud والمستخدمون المؤسسيون تدريجيًا. توجد تحديدات مختلفة للنسختين: تفاعلي vs بحث عميق غير متزامن قسّمت Google الوكيلين وفقًا لسياقات الاستخدام: Deep Research

ChainNewsAbmediaمنذ 3 س

يوصل OpenAI Codex عدد المستخدمين النشطين شهريًا إلى 4 ملايين خلال أقل من أسبوعين

وصل OpenAI Codex إلى 4 ملايين مستخدم نشط شهريًا، بحسب ما أعلن كل من Sottiaux وAltman؛ وقد حدثت القفزة خلال أقل من أسبوعين من 3 ملايين، وتمت إعادة ضبط حدود المعدّل عبر جميع الفئات للاحتفال. وصل OpenAI Codex إلى 4 ملايين مستخدم نشط شهريًا في أقل من أسبوعين منذ الوصول إلى 3 ملايين، وفقًا لبيانات صادرة عن مسؤولين تنفيذيين في OpenAI. وللاحتفال بهذا الإنجاز، تمت إعادة ضبط حدود المعدّل عبر جميع الفئات.

GateNewsمنذ 5 س

اختيار شركتين ناشئتين من جنوب أفريقيا في مجال الذكاء الاصطناعي لدفعة Google for Startups Accelerator Africa رقم 10

تنضم شركتا ناشئتان من جنوب أفريقيا، Loop و Vambo AI، إلى الدفعة العاشرة من برنامج Google’s Accelerator Africa ضمن 2,600 تطبيق؛ يعزز Loop التنقل/المدفوعات، وتتيح Vambo AI ذكاءً اصطناعيًا متعدد اللغات؛ يستمر البرنامج من أبريل إلى يونيو 2026 مع مرشدين وورش عمل للذكاء الاصطناعي. ملخص: تم اختيار شركتين ناشئتين من جنوب أفريقيا، Loop و Vambo AI، ضمن الدفعة العاشرة من Google for Startups Accelerator Africa، وتم الاختيار من حوالي 2,600 طلب، ومن بين 15 مشاركًا من أفريقيا. يقوم Loop بتحويل خدمات التنقل والمدفوعات إلى أرقام، بينما توفر Vambo AI بنية تحتية للذكاء الاصطناعي متعدد اللغات للترجمة والكلام والذكاء الاصطناعي التوليدي عبر لغات أفريقيا. يمتد برنامج 2026 من 13 أبريل إلى 19 يونيو ويقدم إرشادًا وتدريبًا عمليًا عبر ورش عمل تركز على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. منذ عام 2018، دعم المسرّع 106 شركات ناشئة من 17 دولة أفريقية، مما ساعدها على جمع أكثر من $263 مليون وتوفير أكثر من 2,800 وظيفة.

GateNewsمنذ 6 س

قائمة Forbes AI 50 تتضمن 20 شركة جديدة؛ OpenAI وAnthropic تستحوذان على 80% من إجمالي التمويل

بوابة الأخبار رسالة، 21 أبريل — أصدرت مجلة Forbes قائمة AI 50 في نسختها الثامنة لعام 2026، والتي تضم 20 شركة تم إدراجها حديثًا. تواصل OpenAI وAnthropic قيادة الترتيب، وجذب تمويلًا كبيرًا من أبرز مستثمري رأس المال الاستثماري في وادي السيليكون ومن كبرى شركات التكنولوجيا. بلغ إجمالي التمويل لجميع شركات القائمة

GateNewsمنذ 7 س

Zi变量 تكشف نموذج WALL-B للذكاء الاصطناعي التجسيدي؛ الروبوتات ستدخل المنازل الحقيقية خلال 35 يومًا

رسالة أخبار البوابة، 21 أبريل — Zibianliang (自变量)، شركة صينية للروبوتات، عقدت مؤتمرًا صحفيًا في 21 أبريل للإعلان عن نموذجها الأساسي لتجسيد الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، WALL-B. وأعلنت الشركة أن الروبوتات التي تعمل بقدرات WALL-B ستدخل المنازل الحقيقية خلال 35 يومًا. وبحسب Zibianliang مؤسسها المشارك وCTO وانغ هاو، فإن WALL-B مبني على بنية World Unified Model WUM، مُصممة لإزالة فقدان البيانات بين الوحدات النمطية المنفصلة. وعلى عكس نماذج الرؤية-اللغة-الإجراء التقليدية VLA التي تعمل فيها وحدات الرؤية واللغة والحركة بشكل مستقل—مما يسبب فقدان المعلومات مع كل نقل للبيانات—يقوم WALL-B بدمج قدرات الرؤية واللغة والإجراء والتنبؤ بالبيئة المادية في شبكة موحدة واحدة يتم تدريبها معًا من الصفر. شدد وانغ على أن نماذج العالم ليست وحدات إضافية منفصلة، بل هي قدرات تنبؤية لحالات العالم المادي المستقبلية. يركز جوهر رؤية الشركة على جودة البيانات: فقد ميّز وانغ هاو بين «بيانات شراب السكر» clean, stable, predictable lab data و«بيانات الحليب» messy, uncontrollable, real-world household data. ففي حين أن التدريب على بيانات المختبر ينتج نماذج تفتقر إلى تعميم Zero-shot، فإن بيانات المنازل الحقيقية—على الرغم من أنها مكلفة وتستغرق وقتًا طويلًا لجمعها—تمكّن من التعميم الحقيقي. ولهذا الغرض، دخلت Zibianliang أكثر من 100 منزل تطوعي لتدريب WALL-B. صرّح الرئيس التنفيذي وانغ تشيان بأن الروبوتات يمكنها تنفيذ أي مهمة قابلة للتطبيق فعليًا بمجرد نشرها في المنازل، دون الحاجة إلى مراعاة القيود مسبقًا. وأبرز أن الميزة التنافسية لا تنبع من الخوارزميات أو العتاد، بل من منظومة الهندسة الكاملة—تعريف البيانات وجمعها ومعالجتها وتقييم التدريب. وفي مجال الروبوتات، قد تمتد نوافذ القيادة التقنية من هذا النوع لثلاث سنوات أو أكثر. وتجدر الإشارة إلى أن Zibianliang أكملت مؤخرًا جولة تمويل Series B بقيادة ذراع استثمارات Xiaomi، ما رفع عدد الداعمين الذين كشفت عنهم الشركة إلى أربع شركات إنترنت صينية كبرى ByteDance, Meituan, Alibaba, and Xiaomi.

GateNewsمنذ 7 س
تعليق
0/400
لا توجد تعليقات