NVIDIA Ising 通过增强的上下文学习实现完全自动化的量子计算机校准

# NVIDIA Ising 通过增强上下文学习实现全自动量子计算机校准 来源：https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-enables-fully-automated-quantum-computer-calibration-with-enhanced-in-context-learning NVIDIA Ising Calibration (https://www.nvidia.com/en-us/solutions/quantum-computing/ising/) 是一个开源的视觉语言模型 (VLM) (https://www.nvidia.com/en-us/glossary/vision-language-models/)，旨在解读量子处理器的诊断输出，并确定如何调整它们以继续运行。 本文介绍最新发布的模型——NVIDIA Ising Calibration 1.5 (https://huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-ising)，该模型通过分析未见过的诊断结果（无需事先训练示例）推进了基于 AI 的 QPU 校准。Ising Calibration 1.5 还能在相关实验示例可用时加以利用，并且其 BF16 精度模型体积缩小了 11.4%。这简化了在本地实验室环境中直接部署代理校准工作流程。 该模型还首次提供了 NVFP4 (https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvfp4-for-efficient-and-accurate-low-precision-inference/) 量化版本，使其能够部署在单块 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上——与 Fable 5 和 GPT 5.6 Sol 等领先的闭源模型性能相当。 ## Ising Calibration 1.5 模型是如何训练的？https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-enables-fully-automated-quantum-computer-calibration-with-enhanced-in-context-learning#how_is_the_ising_calibration_15_model_trained Ising Calibration 1.5 模型基于合作伙伴贡献的数据进行训练，这些数据涵盖多种量子比特模态，包括超导量子比特、量子点、离子、中性原子、氦上电子，以及其他专门从事校准和控制的系统。 ## Ising Calibration 1.5 的性能如何评估？https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-enables-fully-automated-quantum-computer-calibration-with-enhanced-in-context-learning#how_is_ising_calibration_15_performance_evaluated Ising Calibration 1.5 的性能通过 QCalEval 基准 (https://github.com/nvidia/QCalEval) 进行评估，该基准衡量模型解读实验结果、分类结果、评估显著性、评估拟合质量与关键特征，以及推荐后续步骤的能力。有关基准、模型架构和评估结果的更多详细信息，请参阅 QCalEval: Benchmarking Vision-Language Models for Quantum Calibration Plot Understanding (https://arxiv.org/abs/2604.25884)。 评估涵盖零样本学习和上下文学习 (ICL)。零样本推理独立分析结果，而 ICL 则在相关样本的上下文中评估结果。两者对于构建能够自动完成 QPU 启动和重调操作的代理都至关重要。 在 QCalEval 基准上，Ising Calibration 1.5 在分析未见过的诊断结果时表现出强劲性能。现在，当使用相关实验的示例时，其性能比上一代提升了 86.68%。它优于同类开源模型，并与领先的闭源模型保持竞争力。 Ising Calibration 1.5 在开箱即用和在 QCalEval 基准上均优于所有开源模型，从而推进了 AI 和量子计算校准。它与最先进的闭源或 1T+ 参数模型具有竞争力。 条形图展示了 Ising Calibration 1.5 与其他 AI 模型（包括 Gemini 3.5、Claude Fable 5 和 GPT 5.6 Sol）的性能对比。 *图 1. 在零样本情况下，Ising Calibration 1.5 相比同等规模的下一个最佳开源模型平均得分高出 10%。在 ICL 情况下，Ising Calibration 1.5 相比其上一代提升了 86.5%。* 这个 310 亿参数的 VLM 适用于数据中心 GPU，如 NVIDIA Grace Blackwell 和 NVIDIA Vera Rubin。它还附带一个量化到 NVFP4 的版本，用户可以在消费级游戏显卡或 NVIDIA DGX Spark (https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/) 上运行该模型，仅牺牲少量准确性。 在 DGX Spark 上的每秒令牌数 (TPS) 性能也得到了优化，从而以较低的成本实现良好的本地吞吐量。 两张图表展示了 Ising Calibration 1.5 在 NVIDIA DGX Spark 上的性能，测量了输出吞吐量和 TTFT。 *图 2. Ising Calibration 1.5 在 DGX Spark 上性能更优。其在批处理方面尤为突出，为希望将代理并行化到多个实验（每个量子比特）的用户提供了快速工作流。* 要了解有关使用代理部署 Ising Calibration 1.5 的更多信息，请查看 NVIDIA/Quantum-Calibration-Agent-Blueprint (https://github.com/NVIDIA/Quantum-Calibration-Agent-Blueprint/) GitHub 仓库。 ## 开始使用 NVIDIA Ising 开放资源https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-enables-fully-automated-quantum-computer-calibration-with-enhanced-in-context-learning#get_started_with_nvidia_ising_open_resources NVIDIA Ising (https://www.nvidia.com/en-us/solutions/quantum-computing/ising/) 模型系列完全开源。我们提供了权重、数据、基准和配方，以便您可以根据特定的 QPU 修改、部署和微调自己的模型和变体。 ### 模型权重https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-enables-fully-automated-quantum-computer-calibration-with-enhanced-in-context-learning#model_weights Ising Calibration 1.5 的完整参数检查点可在 Hugging Face 上获取： - Ising Calibration 1.5 31B BF16 (https://huggingface.co/nvidia/Ising-Calibration-1.5-31B-BF16) - Ising Calibration 1.5 31B NVFP4 (https://huggingface.co/nvidia/Ising-Calibration-1.5-31B-NVFP4) Ising Calibration 1.5 也可作为 NVIDIA NIM (https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nim/nvidia/containers/ising-calibration-1-5-31b/-?_lr=1) 使用，并通过 NVIDIA Build (https://build.nvidia.com/nvidia/ising-calibration-1.5-31b/playground) 托管。Linux Foundation 的 OpenMDW License (https://github.com/OpenMDW/OpenMDW/blob/main/1.1/LICENSE.OpenMDW-1.1) 为 QPU 构建者和运营商提供了灵活的数据控制权和部署自由度。 ### 部署配方https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-enables-fully-automated-quantum-computer-calibration-with-enhanced-in-context-learning#deployment_recipes 一个即用型代理工具蓝图已发布，支持本模型及其他模型，包括大型模型云 API。 - 量子校准代理蓝图 (https://github.com/NVIDIA/Quantum-Calibration-Agent-Blueprint/) 是一个用于部署代理工作流的脚本，该工作流使用 Ising Calibration 1.5 和 NVIDIA Nemo Agent Toolkit，可快速设置量子校准实验自动化。 ### 开源数据集和 QCalEval 基准https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ising-enables-fully-automated-quantum-computer-calibration-with-enhanced-in-context-learning#open_datasets_and_qcaleval_benchmark Ising Calibration 1.5 基于合作伙伴和合作者提供的真实 QPU 数据构建。我们还发布了一个语义量子校准基准，用于评估模型在该任务上的有效性。 - 查看 QCalEval 数据集 (https://huggingface.co/datasets/nvidia/QCalEval) - 运行 QCalEval 脚本 (https://github.com/nvidia/QCalEval) ## 关于作者