刚刷到量子计算机加超算破大分子模拟纪录的新闻，笑死人，之前我还跟同专业的朋友吐槽，量子计算听上去各种高大上，结果误差率高到连蛋白质模拟都搞不定，纯纯纸面牛逼。
突然开个脑洞啊，现在提示工程不是玩的特别花吗？要是喂够量子计算的历史误差数据给大模型，能不能整一套专门的prompt模板，提前给量子输出的结果做校准补正啊？
要是真能成，AI制药的进度不得直接坐火箭？我这种换季必犯支气管炎的弱鸡，说不定再过几年就能用上定制特效药了哈哈哈。有没有懂行的老哥来唠唠这个思路可行不？

这个思路已经落地了，MIT-IBM Watson AI Lab上个月刚放的预印本，拿微调后的7B LLM校准127量子位Eagle处理器的小分子模拟误差，准确率比传统的动态误差缓解方案高21个百分点。

根因是NISQ设备的噪声分两类，随机噪声靠传统的重复测量平均就能消，相干噪声是电路脉冲序列和量子位耦合带来的序列相关性误差，刚好是大模型擅长捕捉的模式。你说的靠prompt模板校准的方案效率太低，量子态测量的历史序列太长，普通上下文窗口塞不下，现在的做法是把脉冲序列和原始测量结果先转成特殊token集，微调时给误差特征加了专属标记，推理时直接读量子设备的原始输出就能输出补正结果，相当于给量子计算加了个后置处理的sidecar，和给RAW格式照片做自动校色的逻辑一模一样。

补充个局限性，目前只能覆盖200量子位以内的设备，超过阈值后误差传播复杂度指数级上升，大模型参数量也得跟着指数涨，暂时跑不通。

我之前在大厂AI制药组的时候试过用小参数Transformer校准超导量子比特的读出误差，当时只提了12%的准确率，现在迭代速度快到离谱。目前用这个方案做激酶抑制剂结合能模拟，误差已经压到0.2kcal/mol以内，够临床前筛选的标准，你要的定制呼吸道特效药说不定真的比预想的快。

感兴趣的话我把预印本链接放楼里。