MLGO微算法科技推出人工智能与量子计算融合新成果：基于QLSS与LCHS的量子DPM算法技术

随着人工智能技术在各行各业的深入应用，智能内容生成正成为推动产业创新的重要驱动力。从数字娱乐、影视特效到虚拟现实、智能设计，企业和科研机构对高质量、高效率的数据生成需求日益增长。同时，随着模型规模不断扩大，传统计算资源在处理超大规模、高维度数据时面临着明显的性能和能耗瓶颈。如何在保证生成质量的前提下，实现高效计算，已经成为整个行业亟需解决的核心问题。基于此，微算法科技（NASDAQ:MLGO）布了一项具有开创性意义的研究成果——扩散概率模型的高效量子算法。这项技术首次提出通过引入多类量子常微分方程（ODE）求解器，以全新的量子计算方法实现扩散概率模型（Diffusion Probabilistic Model, DPM）的高效训练与推理。

扩散概率模型近年来成为生成式人工智能领域最具影响力的模型之一。它通过模拟数据分布的逐步扩散与逆向生成过程，在图像生成、音频合成、分子建模等多个应用方向展现了前所未有的性能。以高分辨率图像生成任务为例，DPM 能够在视觉艺术、设计创意、医学影像和虚拟现实等场景中提供高质量的结果。然而，伴随而来的是巨大的计算负担。

传统的DPM训练与推理需要在高维空间中求解复杂的随机微分方程或确定性常微分方程。这一过程往往包含数千至数万次迭代，涉及海量的矩阵运算和非线性函数近似。在实际应用中，这对硬件的计算能力和能耗提出了极高要求。即便是最先进的 GPU 集群，也往往需要耗费大量的时间和能源，才能在大型数据集上完成一次完整的训练。因此，如何降低 DPM 的计算复杂性与能耗，已经成为生成式人工智能发展的瓶颈问题。

与此同时，量子计算以其指数级的并行性和对复杂数学结构的高效求解能力，被认为是突破这一瓶颈的关键技术。量子算法在求解线性方程组、哈密顿量模拟、优化问题和机器学习加速等方向展现出显著优势。微算法科技结合多年在量子算法与人工智能交叉领域的积累，提出了一种基于量子 ODE 求解器的 DPM 高效算法，将量子计算的独特能力直接应用于大规模生成模型的训练与推理过程。

微算法科技发布的高效量子算法，核心在于利用量子常微分方程求解器（Quantum ODE Solvers）来加速 DPM 的核心计算过程。扩散概率模型的训练与采样可以转化为在高维空间中对常微分方程的数值近似问题，而量子 ODE 求解器恰好能够以对数复杂度或多项式复杂度的形式高效完成这一过程。

其中，最关键的技术突破包括以下几点：

首先，算法充分利用了量子线性系统求解器（Quantum Linear System Solver, QLSS）的能力。QLSS 是量子计算领域的代表性算法之一，能够在对数时间复杂度内求解高维线性方程组。扩散概率模型的更新步骤可通过 Carleman 线性化映射到线性系统，而基于 QLSS 的量子算法能够在指数维度的数据中实现高效的解算。

其次，引入了哈密顿模拟的线性组合方法（Linear Combination of Hamiltonian Simulation, LCHS）。通过将复杂的非线性动力学过程分解为一系列可控的哈密顿量演化，算法能够以高精度模拟扩散概率模型中的动力学过程。这种方法不仅提高了计算精度，还显著降低了量子电路的深度，保证了算法在现有和中近期量子硬件上的可实现性。

此外，微算法科技创新性地利用了量子Carleman线性化技术。这一技术将非线性微分方程转化为线性系统，使得复杂的 DPM 更新步骤可以嵌入到量子线性代数框架中处理。这一转化过程解决了传统数值方法在高维情况下难以避免的计算爆炸问题，也为量子算法在更广泛的机器学习场景中提供了通用工具。

微算法科技（NASDAQ:MLGO）采用了两条主要的技术路径。一种是基于高阶导数的多项式近似方法，通过量子线路直接计算精确的高阶项，以达到快速而精确的收敛效果；另一种则是基于有限差分方法，在不同点位近似高阶导数，从而兼顾效率与稳定性。这两种方法分别对应于不同的应用场景，为企业提供了灵活的量子算法工具箱。

在传统的 DPM 框架中，模型的训练和推理依赖于逐步求解随机微分方程（SDE）或常微分方程（ODE）。SDE的解通常需要大量的采样，而 ODE 的解则涉及复杂的数值积分。微算法科技该技术工作重点是将这一过程映射为量子可解的数学问题。

数学建模：通过Carleman线性化方法，微算法科技将 DPM 的非线性更新过程转化为一个更高维度的线性方程组。在这一过程中，每一个非线性项都通过构造高阶矩来展开，从而嵌入到线性系统中。

量子求解：在这一线性化系统上，微算法科技调用量子线性系统求解器（QLSS），以对数级别的复杂度求解高维方程组。与传统算法需要在多项式时间复杂度下迭代不同，QLSS 能够在更大规模上以远低于经典算法的复杂度完成任务。

动力学模拟：通过线性组合哈密顿模拟（LCHS），微算法科技将系统的演化过程分解为一系列可控的量子操作。这些操作能够在量子电路中高效实现，使得扩散过程的逆演化（也即数据的生成过程）能够在量子计算机中直接完成。

结果近似与优化：在高阶导数的多项式近似方法中，微算法科技使用量子电路直接编码多项式展开的系数，得到高精度近似解。而在基于有限差分的 UniPC 方法中，微算法科技通过在不同点位运行有限差分近似，将计算复杂度进一步降低，并在保证稳定性的前提下提升整体效率。

结果回写与采样：量子计算得到的中间态通过测量与经典计算部分结合，最终生成目标数据。这一量子—经典混合的流程使得模型能够兼顾量子计算的加速能力与经典系统的稳定处理能力。

微算法科技（NASDAQ:MLGO）这项高效量子算法的推出，标志着量子计算正在从理论研究迈向大规模机器学习的实际应用。在产业价值层面，它为多个领域带来了重要意义。在图像生成与设计领域，该技术能够显著降低高分辨率图像训练的计算成本，使得创作者和企业可以在更低的资源消耗下生成高质量作品。在音频与语音合成领域，量子加速 DPM 能够支持更自然、更高保真度的音频生成，为智能语音助手、数字人和虚拟交互提供底层支持。

微算法科技此次发布的扩散概率模型高效量子算法，代表了微算法科技在人工智能与量子计算交叉领域的一次重要跨越。这一成果不仅突破了生成模型在计算复杂性上的瓶颈，更展示了量子算法在大规模机器学习模型中的直接价值。随着该技术的不断完善与应用拓展，有理由相信，量子计算将在不久的将来成为人工智能的核心算力基础，推动整个行业进入一个全新的时代。