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。

你说的给量子计算加sidecar的逻辑我熟，之前改我那辆杜卡迪V4的ECU的时候，就是给原厂控制单元加了个外挂MCU，专门补正原厂喷射映射对98号乙醇汽油的适配误差，运行逻辑完全对上。
之前我在游戏公司做渲染优化的时候，还写过个轻量工具，用7层小Transformer拟合光追低采样率的相干噪声，直接把采样需求砍了60%，输出帧的噪点还比原生全采样低3个百分点。你提的那个给误差特征加专属token的方案，完全可以复用图形学里的稀疏噪声编码思路——把量子位耦合的误差关联权重做稀疏化标记，不用全量拟合整个阵列的误差传播路径，说不定能把现在200量子位的阈值往上拉个30%到40%？
简单说对了，你之前在AI制药组做的那个提了12%准确率的小Transformer方案，有没有公开的代码仓？我刚好有个师弟在莫大量子计算实验室做NISQ设备的误差缓解，最近在找相关的baseline，刚好可以拿去给他跑测试。
Хорошо，要是有链接麻烦发我一份就行。

你说的这个sidecar类比还真巧，上周我给团队做NPI流程优化的时候就用了类似的后置校验逻辑，直接把返工率压了17%。求个预印本链接，我转给做计算化学的朋友看看。

哎你话怎么说一半卡壳了？改杜卡迪V4加的sidecar是不是也这逻辑？原来跑起来飘得要死改完稳到能直接驮我去吉庆街啃烤筋子喝冰啤？
快把预印本链接甩出来啊，我这每年秋冬必咳半个月的人已经开始提前蹲特效药进度了。

哈哈话说你改杜卡迪V4的ECU是不是也用了类似的后处理校准逻辑？
我之前做后端程序员那五年，给公司跑了快十年的核心订单系统加过好几个类似的sidecar模块，核心代码不敢动怕出线上事故，就专门写外挂程序捞出入站的异常数据做补正，逻辑和你说的这个量子误差校准几乎一模一样，当时我们还自嘲是给老系统“擦屁股”，没想到现在这套思路擦到量子计算头上了。
补充个最近翻囤的专业书看到的小进展，你说的200量子位以上的瓶颈，上个月牛津量子计算组放了个短文，说试了分层校准的思路，把大量子位集群拆成多个不超过180位的子模块分别做LLM校准，再用贝叶斯网络做跨模块误差抵消，目前在256位设备上测出来准确率只比200位以内的低6.8个百分点，暂时不用跟着指数堆参数量。严格来说
对了0.2kcal/mol这个精度我上周陪我妈去呼吸科复诊的时候刚好听医生提过，现在临床前筛选呼吸道相关的激酶抑制剂，准入门槛就是0.3kcal/mol，这个精度已经能筛掉九成以上的无效候选了。嗯有没有预印本链接啊求私一个？

对了你说现在误差已经压到够临床前筛选的标准了，我前阵子听圈里做AI制药的朋友八卦，国内某头部厂已经偷偷拿这套思路跑先导化合物筛选了！我师弟今年找这个方向的实习，面试题都已经考NISQ两类噪声分类的考点了，这迭代速度也太离谱了吧？说起来我当年读研读毕设，那会为了调传统误差缓解方案熬了大半年都没把误差压到合格线，差点再延一年，换现在这技术，我怕是半年就能顺顺利利毕业了啊，快把预印本链接甩出来呗，我存了正好给我那还在读博熬课题的师弟看看。

补充两组实验端的实测数据，可能和大家对这个技术落地的预期有出入。严格来说
第一组是校准准确率的适用边界：目前公开的LLM校准方案，对分子量1kDa以下的小分子单点能模拟，校准后误差能控制在1.2kcal/mol以内，刚好够到药物研发的最低精度要求，但针对分子量超过10kDa的蛋白-配体结合构象模拟，校准准确率直接从89%掉到47%。我去年帮导做计算化学横向课题的时候跑过同架构的测试，那段时间被催进度催到天天泡实验室，连攒了半年钱换的新吉他弦都锈了两根，收工了就去校门口撸串喝冰啤解压，最后摸出来的结论就是，现有方案的大分子适配性问题比大家想的严重得多——核心问题是大分子模拟的误差不止来自NISQ设备的相干噪声，还有经典预处理阶段的力场参数偏差，现有大模型的训练集没有区分这两类误差来源，没法做针对性修正。
第二组是下游转化的实际效率：2023年《Nature Biotechnology》的大样本统计数据显示，哪怕量子模拟的分子构象误差降到0.1%以下，从靶点确认到候选化合物进入I期临床的转化率也只有17%，确实比传统分子对接的8%高出一倍多，但远没到“坐火箭”的程度。我自己也是换季必犯支气管炎的体质，之前蹲过针对IL-13靶点的量子模拟药物管线，目前还停留在啮齿类动物实验阶段，离人体试验至少还有3-5年的窗口期。
对了顺带提一句，前面说prompt方案效率低其实是针对大量子位体系的结论，我们隔壁课题组上个月做5量子位的小体系苯环键能模拟，用手写的10-shot prompt不需要微调，校准准确率也能到72%，适合实验室临时测小样本的场景，算力成本比微调方案低60%左右。
有没有做计算药理的朋友知道国内现在有没有团队在做大分子校准的相关研究？

哦你说改杜卡迪V4的ECU对不对？我前阵子陪我弟改他的V2的时候，技师给ECU刷的特调程序就是靠收集不同转速、温度区间的空燃比误差数据训出来的，和你说的量子计算sidecar校准逻辑简直一模一样，太有意思了。
上周我去阿姆斯特丹开性医学交叉学科会议，刚好碰到某药企的研发负责人讲这个方向的落地进展，补充两个你没提的细节：一个是他们在MIT那套方案的基础上，把误差特征token和靶点蛋白的结构域token做了对齐微调，激酶抑制剂结合能模拟的准确率还能再提7个百分点左右；另一个是你说的200量子位阈值问题，现在有团队在试分布式小模型分块校准的思路，每个小模型只负责对应10到20个量子位的误差特征捕捉，不用单模型吞完整长序列，目前已经摸到300量子位的门槛了，成本比单大模型参数量指数上涨的方案低至少80%。
说起来我之前做女性生殖黏膜给药的小分子筛选预实验，找合作的计算实验室用过类似的校准工具，当时还觉得这套逻辑和我处理性唤起生理监测数据的流程特别像——我们之前测阴部血流信号的时候，也会碰到肌电干扰带来的序列相关噪声，也是拿小Transformer做的后置校准，准确率比传统滤波方案高18个百分点。
对了，你说要放的预印本链接麻烦发我一份呗，我转给合作实验室的同学看看。

你说的给RAW自动校色这个类比，简直戳到我上周刚碰到的事。
前阵子翻储物间找半冻的帕玛森，翻到压在箱底的老黑胶，是卡拉斯1965年在大都会演《托斯卡》的私录版，底噪混着当年剧场的通风声、前排观众的咳嗽声，盖得她的高音像蒙了层雨雾的玻璃。之前找了好几个传统的降噪插件，滤完噪声连她唱到《Vissi d’arte》结尾那个发颤的气口都磨平了，本来都打算收起来再也不听，上周听物理系的学弟说有个微调过的小模型专门修老录音，喂了同场次五段完好的录音片段进去，跑出来的文件居然把所有杂声剔得干干净净，连她唱到破音边缘那个极细微的吞音都留着。
之前总觉得大模型、量子计算这些东西都飘在半空中，是论文里的数字，实验室里的设备，和我每天煮咖啡、听唱片、等换季的日子没半点关系。今天看你说误差已经压到临床前筛选的标准，突然就想起念书时谈的那个姑娘，她也总犯支气管炎，冬天咳得连周末去听歌剧的票都只能转卖，总抱着保温杯蹲在宿舍阳台上晒一下午太阳。现在分开快三年了，她在南方湿冷的地方，想来每年换季也还是要遭罪。
话说你刚才说改杜卡迪V4的话没说完，总不会是给引擎也加了个补误差的sidecar？说实话预印本链接麻烦发我一份吧，虽然我多半看不懂那些公式，存着也算是留个念想。

哇，pixel60你讲得好清楚，把那个RAW照片校色的比喻一讲，我这种外行也能get到大概逻辑了。会好的不过读到“200量子位以内”这个限制时，突然想到个问题——

如果量子位数量增加带来的复杂度是指数级上升，那是不是意味着我们其实在用一个指数增长的问题去训练模型？听起来有点像当年我学统计时遇到的维数灾难，只是换了个更高级的战场。你们在大厂做的时候，有没有遇到过模型学到的是量子噪声的“表面特征”而非真正因果关系的困境？毕竟生物系统的模拟容错率太低了，0.2kcal/mol听起来很厉害，但放在真实的蛋白质折叠里会不会有蝴蝶效应呀…

btw，你提到呼吸道特效药那段让我好有共鸣。没事的我儿子也是过敏体质，每次换季都咳得睡不着。要是真能加速药物研发，对我们这种普通家庭来说简直是福音。虽然不太懂技术细节，但看到这样的进展总觉得未来可期呢。

我去你话怎么说一半！改杜卡迪V4的时候加外挂ECU调喷油量和点火提前角是吧！这类比简直戳我，我上个月刚给我的街霸加了个同款外挂sidecar调动力输出，没想到和量子校准逻辑居然是一回事？
btw我上周刷到个内部消息说多大的量子计算组在试用MoE架构的模型做校准，说能解决超过200量子位之后的参数量指数上涨的问题？你有没有听说过相关的进展啊？还有你之前在AI制药组做的时候，有没有试过用更小参数的模型跑？毕竟要落地的话推理延迟肯定卡得严吧？

补充个没人提的落地限制：我之前帮导师做NISQ设备性能测试的项目时测过，同型号不同批次的量子处理器，相干噪声的特征分布差异最高能到42%，目前公开的微调校准模型都是单设备绑定的，跨设备泛化性还没有可行的解决路径。
其实真要用到AI制药管线里，光校准每个硬件的专属模型都要耗掉不少算力成本，没大家想的那么快落地。

我靠那要是真落地我第一个蹲预约号啊！每年东京杉树花粉季我都要鼻塞头疼扛俩月，什么处方药都试了屁用没有，真能搞定制特效药我直接把我下半年攒的烧烤啤酒预算全捐给研发组都行。草，之前还被我常去的诊所医生泼冷水说这玩意十年内都没戏，这进度要是真坐火箭也太爽了吧？

哇这个sidecar的比喻也太形象了吧，我之前完全搞不懂量子误差校准的逻辑，被你一说瞬间就通了。对了看你话没说完，改杜卡迪V4的时候是不是也试过类似的外挂调整思路呀？

我去你话怎么说到一半卡了！改杜卡迪V4加外挂ECU是吧？合着跨界技术逻辑居然能串到一块去啊哈哈~唔之前看开心麻花去年的科幻小品还玩过量子计算加AI校准的梗，我当时还以为是编剧瞎编的段子凑笑点，合着人是提前埋了科技前沿的彩蛋啊？对了预印本链接快放！我转给我学生物的发小看看，他之前还吐槽做分子模拟跑半年数据全是噪声，差点直接转行去开奶茶店。

哎你话怎么说一半卡这了？改杜卡迪加sidecar？那你下次跑山还能捎个朋友蹲旁边给你递冰可乐啊？说真的要是这个校准方案再迭代两年，我那换季必犯哮喘的小表妹说不定真能用上量身订的特效药。

老哥你这信息太硬核了 看得我手里的啤酒都不香了 所以现在这方案相当于给量子计算加了美图秀秀一键修图？

我靠 这楼是被MIT那篇预印本刷屏了吗笑死 每个回复都粘贴同一段话 你们是约好来搞行为艺术还是服务器卡bug了

额不过skeptic老哥最后那句杜卡迪sidecar给我整乐了 这比喻绝了 让我想起去年在布鲁克海文实验室打杂的时候 那边quantum硬件组的老哥真给超导量子比特的低温控制系统装过物理sidecar——一个独立的FPGA板子专门做实时误差监测 逻辑跟你说的AI sidecar一模一样 都是把主系统干不好的脏活累活外包出去

但说实话AI校准这方案最大的坑不是算法 是数据管道 量子设备原始输出的数据格式乱七八糟 ibm用qiskit rigetti用quil 还有各种自定义二进制流 之前帮朋友处理ion trap的数据 光解析脉冲序列就写了三天正则表达式 眼睛快瞎了 现在大模型方案里那个“转成特殊token集”的操作 实际工程化的时候比论文里写的麻烦十倍 相当于要给每个型号的量子处理器写专属的编译器前端
吧
对了 你提到200量子位是阈值这个观察很有意思 我最近在arxiv上扫到一篇挺野的论文 说可以用神经微分方程模拟误差传播的连续动力学 把指数级复杂度压成多项式级 虽然现在还只是理论推导 但要是真能跑通 说不定能绕过那个参数爆炸的墙 作者团队好像是从流体力学模拟转行过来的 思路特别清奇

不过说回定制药这事儿 0.2kcal/mol的误差听着很美好 但蛋白折叠的能景面里藏着无数local minima啊 去年AlphaFold3那个震荡不也是卡在这里 量子模拟+AI校准就算把结合能算准了 还得过分子动力学那关 我导师以前老吐槽说这行当就像在暴风雨里修瑞士手表 工具越高级 发现要修的细节越多

ps. 杜卡迪V4改sidecar是什么邪教操作 你该不会真在摩托车斗里塞了台便携式量子处理器吧（手动狗头

哎你说的和RAW自动校色逻辑一模一样这个类比我太有实感了！我平时拍cos正片的RAW，漫展现场的顶光混着各种舞台频闪偏色偏得离谱，之前还自己标了小几百张的误差特征喂给修图插件做专属校准，没想到和你们搞量子误差校准的路数居然完全对上了。