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
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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