CAIE注册人工智能工程师

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CAIE，全称 Certifed Artifcial Intelligence Engineer（人工智能工程师），简称 CAIE（赛一） ，是人工智能领域的技能等级认证。旨在评估和培养具备人工智能理论基础与实战能力的职业人士。

英伟达刚刚开源了全球首个量子AI模型Nvidia-Ising，极大提升了量子计算的研究进程。

目前，费米实验室、哈佛大学保尔森工程与应用科学学院、IonQ、IQM量子计算机公司都在使用该模型加速科研。

开源地址：https://huggingface.co/collections/nvidia/nvidia-ising

大家可能觉得量子计算就是个概念，其实现在很多顶尖实验室和企业都在拼命造真正的量子计算机。

但是这里面有个特别头疼的问题，就是量子比特太脆弱了，稍微有点风吹草动就会出错。

所以科学家们必须花大量时间去校准机器，还要做纠错。以前这些活儿全靠人力，耗时又长，简直就是个无底洞。而英伟达开源的Ising就是来专门干这个活的。

这个Ising模型的名字其实挺有讲究的，它来源于物理学里一个特别经典的数学模型，那个模型当年帮大家极大地简化了对复杂物理系统的理解。

这次英伟达直接借用了这个名字，意思就是他们要用AI这套思路，把量子计算机那些乱七八糟的复杂问题给理顺。他们把这套工具分成了两个主要部分，一个是负责校准的，另一个是负责纠错解码的。

先说说这个校准模型。你可以把它想象成一个特别有经验的 tuner。以前工程师调教一台量子处理器，对着各种测量数据看来看去，可能要花上好几天时间才能把状态调到最佳。

现在这个视觉语言模型能直接看懂那些复杂的测量图谱，自己就能判断哪里不对劲，然后自动把参数调好。

整个原本需要几天才能干完的苦力活，现在几个小时就搞定了，这效率提升真的不是一点半点。

紧接着就是纠错解码模型。量子计算机在运算的时候会不断产生错误，必须实时把这些错误纠正过来，机器才能继续正常工作。

以前大家普遍用一套叫pyMatching的开源方案，这次英伟达搞出了两个基于三维卷积神经网络的变体，一个专门拼速度，另一个专门拼精度。

跟老方案比起来，效率快了2.5倍，精度更是直接翻了3倍。这两个数字放在实验室里那是相当炸裂的。

这意味着科学家以后能用量子计算机去算更大更复杂的题目了。