活动主题

本期直播已结束，直播回放：https://www.bilibili.com/video/BV1Fr3C6sEmo/

具身智能无疑是目前人工智能领域最炙手可热的方向之一。从机械臂到人形机器人，具身正将AI从数字世界推向物理世界。然而当前主流的技术路线中，无论是模仿学习还是强化学习，扩散模型还是自回归架构，传统控制策略面临专家数据过度拟合及底层流匹配存在累积离散化误差等计算瓶颈。这些问题并非优化算法能够根治，而是需要计算范式的革新。

 

量子计算从物理演化的视角为这一问题提出了新的范式：利用统计物理的自然演化，取代传统AI的暴力迭代。玻尔兹曼机和Hopfield网络的数学内核，与量子计算中伊辛模型的天然同构，意味着专用量子计算机可以“以物理演化求解物理问题”。

 

本期直播主要探讨实用化量子计算与具身智能控制框架的深度结合。分享量子玻尔兹曼采样如何赋能扩散模型，量子能量模型如何对优质训练数据进行合成，赋予机器人真正的“物理直觉”，以及专用量子计算机如何为具身智能提供核心算力底座。

 

欢迎大家预约观看！

 

 

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具身智能无疑是目前人工智能领域最炙手可热的方向之一。从机械臂到人形机器人，具身正将AI从数字世界推向物理世界。然而当前主流的技术路线中，无论是模仿学习还是强化学习，扩散模型还是自回归架构，传统控制策略面临专家数据过度拟合及底层流匹配存在累积离散化误差等计算瓶颈。这些问题并非优化算法能够根治，而是需要计算范式的革新。

 

量子计算从物理演化的视角为这一问题提出了新的范式：利用统计物理的自然演化，取代传统AI的暴力迭代。玻尔兹曼机和Hopfield网络的数学内核，与量子计算中伊辛模型的天然同构，意味着专用量子计算机可以“以物理演化求解物理问题”。

 

本期直播主要探讨实用化量子计算与具身智能控制框架的深度结合。分享量子玻尔兹曼采样如何赋能扩散模型，量子能量模型如何对优质训练数据进行合成，赋予机器人真正的“物理直觉”，以及专用量子计算机如何为具身智能提供核心算力底座。

 

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