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IT时代网8月28日消息，国光量超人工智能研究团队将量子技术引入大语言模型的决策与推理过程，面向科研与学术领域推出支持私有化部署的玄幂（Xenomi）大模型家族。
该团队聚焦量子科研场景，在开源基座模型上做深度训练与推理测试，形成适配不同任务的模型系列。实验对照显示，玄幂在科研科普、路由与智能体决策等任务中，相比主流开源模型有更稳定的专业理解和更短的决策路径；在知识检索、内容审查等任务中也呈现一定优势。
其核心是量子决策机制：把模型提取的语义特征转化为带候选项与约束的优化问题，再用量子退火方法快速搜索最优选择，让大模型负责“理解题意”、量子决策层负责“找出答案”。在特定任务中引入该层后，短决策等待缩短至原来的二十分之一。
玄幂还引入量子随机数发生器（QRNG）作为熵源，由真空涨落量子随机数芯片提供难以预测的随机比特，将采样、会话密钥与工具调用随机数纳入更清晰的安全边界，降低私有化部署的随机数被预测或操控风险。整套模型家族支持端侧轻量、工作站与机房级等多种私有化部署配置。
注：本文中包含AI辅助创作的内容。
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