当人工智能「看见」量子世界：AI如何改变对复杂量子系统的认知，南洋理工、上交等发布量子系统学习综述

背景：量子系统的复杂性随比特数指数增长，传统计算方法难以处理大规模量子态。研究目的：探讨人工智能（包括机器学习、深度学习和语言模型）在表征和理解复杂量子系统中的应用，以解决量子科学中的计算和实验挑战。结论：AI通过数据驱动方法有效预测量子属性、重建量子态，并降低实验成本，未来有望发展出通用“量子GPT”模型，推动量子科学与AI的深度融合。