Mila 等提出 HyperQ，用 64 量子比特让 1.1B 扩散语言模型超过 8B 模型

加拿大蒙特利尔大学、Mila 和麦吉尔大学团队提出 HyperQ，将逐 Token 自适应量子电路引入扩散语言模型。在 64 量子比特下，1.1B 参数模型在六项零样本测试平均分上超过 Qwen3-8B 等 8B 模型，相比冻结主干提升 4.71 分，且只需训练新增量子计算分支。相关量子电路还在 IBM 156 量子比特集群上完成验证，平均分仅比经典模拟低 1.12 分。