量子算力助力大模型推理 QART混合架构完成实机测试

中证报中证网讯（记者 葛瑶）近日，深圳市人工智能与机器人研究院赵俊华团队联合该院孵化的初创企业QuantumMind，研发出基于相干光伊辛机（CIM）量子计算技术的量子—经典混合大模型架构QART。

传统大模型采用自回归逐词元生成模式，随着决策步骤不断增加，推理路径偏离正确方向的风险持续抬升。面对这一问题，QuantumMind推出的QART选择了模块化协同架构：Transformer语言模型负责理解任务、开展推理和生成回答，基于CIM技术的量子模块则处理任务相关信息，将推理选择及其关系转化为二次无约束二值优化问题，通过量子求解寻找整体上更优的推理路径，并将优化结果转化为辅助信息，支持模型后续推理与执行。

据悉，赵俊华研究团队分析了大模型自回归推理中完整路径的可靠性。结果表明，只要编码覆盖最优推理路径、优化目标和任务目标对齐、满足特定谱结构条件、硬件求解与解码读出环节维持一定成功率，QART恢复最优推理路径的成功概率，不会随着推理任务规模扩大而无限衰减。

团队围绕多轮交互、科研编程和长程软件工程等任务，以DeepSeek V4 Flash和GLM-5.3等国产大模型为基础，在玻色量子公司的CIM实机上开展了配对测试。在六项基准、共12组模型与基准组合中，11组取得性能提升，跑分平均相对提升约24.17%，最高提升84.0%。该成绩来自团队在报告所述智能体环境与评测协议下的配对测试。据悉，基于QART架构研发的系列模型，QuantumMind已在电力、金融等行业探索实际落地。

国际权威市场研究机构Grand View Research 数据显示，预计2026年到2033年，全球量子人工智能市场将以35.1%的复合年成长率成长，并在2033年突破50亿美元。