大模型开挂了!64量子比特,让11亿参数模型逆袭80亿
大模型开挂了!64量子比特,让11亿参数模型逆袭80亿加拿大蒙特利尔大学、Mila 人工智能研究所和麦吉尔大学团队提出 HyperQ,以逐 Token 自适应量子电路增强扩散语言模型,使 11 亿参数模型在六项零样本测试中超过 Qwen3-8B 等 80 亿参数模型,并在 IBM 156 量子比特量子集群完成验证。
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7245 点击 2026-10-24 13:40
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加拿大蒙特利尔大学、Mila 人工智能研究所和麦吉尔大学团队提出 HyperQ,以逐 Token 自适应量子电路增强扩散语言模型,使 11 亿参数模型在六项零样本测试中超过 Qwen3-8B 等 80 亿参数模型,并在 IBM 156 量子比特量子集群完成验证。
,时长 00:20 视频 1:单样例推理速度对比:SGLang 部署的 Qwen3-8B (NVIDIA) vs. LoPA-Dist 部署 (NVIDIA & Ascend)(注:NVIDIA 平台
开源框架实现100%可复现的稳定RL训练!下图是基于Qwen3-8B进行的重复实验。两次运行,一条曲线,实现了结果的完美重合,为需要高精度复现的实验场景提供了可靠保障。这就是SGLang团队联合slime团队的最新开源成果。
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translate.js(https://github.com/xnx3/translate)是面向开发者打造的一个简单而强大的前端国际化工具,专注于提供极简高效的多语言切换能力。项目完全开源并允许商业使用。