尽管在当前的量子计算机上训练大型语言模型（LLM）仍然是一个挑战，但最近的研究结果表明，量子计算和人工智能之间存在着令人鼓舞的协同作用。IBM和Eviden（Atos集团）的专家正在探索这种潜力，揭示了几个关键领域的进展。
2021年发表在《自然计算科学》上的一项研究表明，量子神经网络的训练速度比传统神经网络更快，这暗示了更大的网络具有巨大的潜力。量子计算擅长优化问题，能够对神经网络参数进行微调，从而实现更准确的预测。
欧洲航天局（ESA）展示了量子计算在计算机视觉方面的强大能力，使用卫星图像检测正在喷发的火山，量子神经网络实现了96%的图像识别率，而传统神经网络的识别率为85%。量子模型使用的参数明显更少，从而降低了能源和数据消耗。
2024年发表在《自然通讯》上的研究进一步巩固了这些发现，表明量子模型可以用十分之一的数据量达到与传统模型相似的精度。量子计算还有助于创建用于模型训练的高质量合成数据，并提高复杂数据集中模式的检测能力，从而使化学和材料科学等领域受益。
这些进展表明，量子计算能够以更小的模型提高精度，优化性能，并加速获得可靠的结果，从而可能彻底改变人工智能应用。