Kaiwu-PyTorch-Plugin：连接深度学习与光子量子计算的能量基模型与主动样本选择
量子物理
2026-02-24 v1 人工智能
摘要
本文介绍了 Kaiwu-PyTorch-Plugin（KPP）以跨维度桥接深度学习与光子量子计算。KPP 将 Coherent Ising Machine 集成到 PyTorch 生态系统中，解决了能量基模型（Energy-Based Models）中基于经典方法的效率瓶颈。该框架在三个关键方面实现了量子集成：加速 Boltzmann 抽样、通过主动抽样优化训练数据，以及构建混合架构（如 QBM-VAE 和 Q-Diffusion）。在单细胞数据集和 OpenWebText 数据集上的实验结果表明，KPP 能够实现最先进（SOTA）性能，验证了全面的量子-经典范式。
引用
@article{arxiv.2602.19114,
title = {Kaiwu-PyTorch-Plugin: Bridging Deep Learning and Photonic Quantum Computing for Energy-Based Models and Active Sample Selection},
author = {Hongdong Zhu and Qi Gao and Yin Ma and Shaobo Chen and Haixu Liu and Fengao Wang and Tinglan Wang and Chang Wu and Kai Wen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.19114},
year = {2026}
}