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HyperQ展示量子語言模型測試結果
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AI 綜述
蒙特利爾大學、Mila 人工智能研究所和麥吉爾大學的團隊提出 HyperQ，讓擴散語言模型按 Token 動態生成量子電路。在 64 量子比特下，11 億參數模型在六項零樣本測試中的平均分，超過 Qwen3-8B 等 80 億參數模型。團隊亦在 IBM 156 量子比特量子集羣上測試 HyperQ，該測試的平均分較經典模擬低 1.12 分。
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最新進展10月24日 11:33
HyperQ 在 IBM 156 量子比特量子集羣上的平均分較經典模擬低 1.12 分。報道時間線
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10月24日
- 新浪科技HyperQ 以 64 量子比特助 11 億參數模型超越 80 億參數模型
蒙特利爾大學、Mila 人工智能研究所和麥吉爾大學的團隊提出 HyperQ，讓擴散語言模型按 Token 動態生成量子電路。64 量子比特下，11 億參數模型在六項零樣本測試的平均分超過 Qwen3-8B 等 80 億參數模型；在 IBM 156 量子比特量子集羣上測試時，平均分較經典模擬低 1.12 分。
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