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如何在资源有限的组织中应用 SECQAI 的量子大语言模型（QLLM）技术？

2025-09-10

1.4 K

背景

SECQAI 推出的 QLLM 技术虽然前景广阔，但量子基础设施的高成本和大量数据需求对资源有限的组织构成了显著挑战。

コアソリューション

云端量子计算服务：通过 AWS Braket、Azure Quantum 等平台按需使用量子资源，无需自建基础设施
混合计算模式：将经典计算与量子计算结合，仅在关键环节使用量子资源
数据优化策略：采用特征选择和降维技术减少数据量，例如使用 PCA 或量子启发的经典算法
联盟学习：加入行业联盟共享量子计算资源并分摊成本

推奨事項の実施

建议分阶段实施：1）先通过 API 接入测试核心功能；2）评估关键业务场景的 ROI；3）逐步建立内部量子-ready 的数据管道。

この答えは記事から得たものである。世界初の量子AIモデル！SECQAIがQLLMをベータテスト公開！について

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