PANews 7月28日消息，NVIDIA 官方發布開源視覺語言模型（VLM）Ising Calibration 1.5，用於自動解讀量子處理器（QPU）診斷結果並完成校準，可協助實現量子電腦全自動校準。新版本支援增強上下文學習（In-Context Learning），在無需先驗訓練樣本的情況下分析未知診斷結果，並可結合相關實驗樣本提升推理能力；在 QCalEval 基準測試中的上下文學習效能較上一代提升 86.68%，模型體積（BF16）縮小 11.4%。
此外，Ising Calibration 1.5 首次推出 NVFP4 量化版本，可部署於單塊 GPU 或 NVIDIA DGX Spark，並保持與部分領先閉源模型相當的效能。英偉達同時開源模型權重、資料集、基準測試及部署方案，以支援量子計算校準工作流程開發。
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英偉達發布開源量子校準模型 Ising Calibration 1.5，支援單 GPU 部署
PANews 7月28日消息，NVIDIA 官方發布開源視覺語言模型（VLM）Ising Calibration 1.5，用於自動解讀量子處理器（QPU）診斷結果並完成校準，可協助實現量子電腦全自動校準。新版本支援增強上下文學習（In-Context Learning），在無需先驗訓練樣本的情況下分析未知診斷結果，並可結合相關實驗樣本提升推理能力；在 QCalEval 基準測試中的上下文學習效能較上一代提升 86.68%，模型體積（BF16）縮小 11.4%。
此外，Ising Calibration 1.5 首次推出 NVFP4 量化版本，可部署於單塊 GPU 或 NVIDIA DGX Spark，並保持與部分領先閉源模型相當的效能。英偉達同時開源模型權重、資料集、基準測試及部署方案，以支援量子計算校準工作流程開發。