当 AI 遇上量子世界：理解复杂量子系统的新范式

背景：随着量子比特数量增加，量子系统态空间呈指数级增长，传统计算方法难以应对。研究目的：探讨如何利用人工智能技术来表征、理解和预测复杂量子系统，以克服传统方法的局限性。结论：人工智能，特别是机器学习、深度学习和语言模型，为量子系统的性质预测、状态重建和算法优化提供了新工具，展现出巨大潜力，但同时也面临理论保障不足、数据稀缺和可解释性差等挑战。未来有望发展出通用的“量子基础模型”，推动量子技术的发展。