微软与初创企业Atom Computing公司联手推出由中性原子量子比特驱动的量子计算机。
这家科技巨头今天在Ignite年会上详细介绍了这一合作。量子计算机是微软在此次大会上推出的几款新硬件系统之一。微软还首次推出了两款针对网络安全和基础设施管理任务进行了优化的新型数据中心芯片。
Atom Computing是微软合作开发新型量子计算机的初创公司,拥有超过1亿美元的资金支持。该公司将为系统提供量子比特和相关技术。微软则提供所谓的量子比特虚拟化模块,该模块将执行纠正数据处理错误等任务。
Atom Computing用中性原子或不带电荷的原子制造量子位。与其他类型的量子比特相比,这种量子比特可以相互靠近放置,因此可以在量子计算机中安装更多的量子比特。在系统中增加更多的量子比特可以提高系统的处理能力。
微软技术研究员Krysta Svore在一篇博文中解释称:“由于不带电荷,中性原子之间可以只保持微米(百万分之一米)级的距离。”“因此,原子阵列可以容纳大量的中性原子。”
Atom Computing的计算机依靠激光来固定中性原子。同样,激光也被用来配置量子比特进行计算,这是这项技术的另一个卖点。光束无需电线就能到达量子位,这就减少了构建量子计算机所需的电缆数量,为量子位留出了更多空间。
微软最新发布的量子计算机将Atom Computing量子比特与一个内部开发的被称为量子比特虚拟化系统的模块结合在一起。微软表示,该模块负责检测并修复处理错误。
量子计算机比传统计算机更容易出错,这也是该技术商业化面临挑战的主要原因之一。在使用中性原子作为量子比特的机器中,最常见的问题之一就是量子比特有时会和它们所携带的数据一起消失。微软的虚拟化系统可以检测到这一问题的出现,并采取相应的解决措施。
该系统的另一个功能是创建所谓的逻辑量子比特,即物理量子比特群,其行为类似于一个电路。以这种方式将物理量子比特分组可以降低处理错误的风险。微软表示,一项内部测试表明,其逻辑量子比特在执行某些计算时的精确度要高于物理比特。
该公司的新型商用量子计算机的基准错误率为42%。该公司表示,其错误检测和纠正技术将计算错误频率降低到26.6%。
该公司计划将硬件与一系列人工智能模型一起发货。此外,客户还将获得 Azure Quantum Elements 的使用权限,这是一个软件工具包,可以让量子计算机在研究项目中的使用变得更加容易。该工具包适用于研究分子特性等任务。
微软计划明年开始交付这款量子计算机。该公司设想客户会在化学和材料科学等领域的研究项目中应用该系统。此外,它的量子硬件还适合为人工智能模型生成训练数据集。
好文章,需要你的鼓励
模型上下文协议(MCP)服务器是连接概率性大语言模型和确定性微服务工作流的关键节点,充当推理引擎与外部数据工具的翻译层。在生产环境中部署AI智能体时,MCP服务器承担着定义智能体能力、管理上下文数据和执行操作三大核心职责。由于其非确定性客户端特性,传统单元测试无法有效验证,需要通过端到端测试来确保系统可靠性,这使得MCP服务器成为智能体架构中不可或缺的关键基础设施。
SimWorld是由UCSD等多所顶尖院校联合开发的革命性AI仿真平台,基于虚幻引擎5构建了具备真实物理规律的虚拟城市环境。该平台支持无限扩展的程序化世界生成和自然语言交互,让AI智能体能够在复杂环境中学会生存、合作和竞争,为通用人工智能的发展提供了前所未有的训练平台。
英伟达推出Vera Rubin计算平台,专为驱动具备思考和推理能力的智能AI系统而设计。该平台采用NVL72液冷机架系统,集成六种芯片包括新Vera CPU和Rubin GPU。相比Blackwell架构,Rubin GPU推理速度提升5倍,训练速度提升3.5倍。平台还推出推理上下文内存存储解决方案,性能提升5倍。此外,英伟达还发布了面向自动驾驶的开源Alpamayo模型系列。
浙江大学联合华为提出C2DLM,这是一种因果概念引导的扩散语言模型,通过自动提取因果关系并融入注意力机制来增强AI推理能力。相比传统方法,C2DLM在推理任务上平均提升1.31%-12%,训练效率提高3.2倍,为解决语言模型推理能力不足开辟了新路径。