在深度学习模型参数量呈现指数级增长的今天，传统AI系统正面临前所未有的算力挑战。以GPT-4为代表的千亿参数模型，其训练能耗已相当于三千个家庭年均用电量。量子机器学习（QML）作为新兴交叉领域，正在通过三种关键技术路径突破经典计算的物理极限：量子神经网络架构创新、混合量子-经典算法优化、以及量子态编
标签： 混合量子算法
量子机器学习破局NISQ时代：噪声环境下的算法突围战
随着含噪声中等规模量子（NISQ）计算设备的逐步落地，量子机器学习正面临前所未有的机遇与挑战。在量子比特数不足百、相干时间以微秒计、错误率高达10^-3量级的现实条件下，如何设计适应噪声环境的实用化算法，已成为该领域亟待突破的技术瓶颈。本文将从量子态编码优化、噪声感知训练框架、混合计算架构三个维度，