GPT‑5.6 Sol 如何協助執行量子運算實驗

量子運算是一項新興技術，運用量子力學的獨特性質處理資訊。未來，它或許能更有效地模擬複雜材料與分子。量子處理器與傳統處理器不同，是由量子位元（qubit）構成。準備及執行量子位元實驗可能耗時數月，且需要進行數百至數千次前置測量，而 AI 正可望協助完成這些工作。

麻省理工學院工程量子系統團隊（EQuS）的研究生 Beatriz Yankelevich 將 GPT‑5.6 Sol 與 Codex 結合運用，探索 AI 能否簡化她的實驗工作流程。這個麻省理工學院團隊研究超導量子位元；這類量子位元會在稱為稀釋製冷機的專用裝置中，冷卻至接近絕對零度。這些量子位元能快速執行操作，可透過微波訊號精準控制，也能使用成熟的製造技術製作並排列在晶片上。

超導量子位元晶片完成製造、封裝及冷卻後，研究人員完全透過軟體與其互動，因此 Yankelevich 的實驗自然成為測試 AI 智慧體的理想環境。將 Codex 連接至負責協調實驗的實驗室軟體後，它便能執行測量、分析結果，並決定下一步要嘗試什麼。Yankelevich 發現，GPT‑5.6 Sol 通常能自主完成例行測量流程，為她省下大量時間，也讓實驗不必在持續監督下進行。因此，她能投入更多時間分析結果、設計實驗，以及規劃後續研究步驟。

超導量子位元常被稱為人造原子，因為它們和原子一樣，只能處於特定能階。微波脈衝能讓量子位元在這些能階之間轉換，並探測其量子態。研究人員會設計並校準傳送至晶片的脈衝序列，再將回傳訊號數位化並加以分析。這些測量會揭示每個量子位元的共振頻率，讓研究人員得以精準控制量子位元；也能得知量子位元可保留量子資訊多久，以及執行運算所需的設定。

校準量子位元需要進行一連串相互依存的測量，每次結果都會影響下一步。量子位元的性質偶爾會發生漂移，非預期的物理行為也可能造成結果不一致。經驗豐富的研究人員能辨識這些變化，並在發生時靈活調整。軟體控制、重複測量與適應性決策的結合，也讓量子位元校準成為 AI 智慧體極具吸引力的應用情境。

Yankelevich 測試了 GPT‑5.6 Sol 在一枚尚未校準的六量子位元晶片上執行測量的能力。這是 EQuS 經常用來評估其製造流程的標準晶片之一。她為 Codex 提供針對各項測量的技能，說明如何執行及評估每項實驗。GPT‑5.6 Sol 運用這些技能與晶片的設計目標，選擇測量參數、操作硬體並分析所得資料，接著改善測量方式，或儲存結果供下一次測量使用。

訊號清楚時，Codex 只需研究人員少量介入，就能完成標準測量程序。它能找出量子位元的躍遷頻率，校準用於控制及讀取量子位元的脈衝，並判定量子位元可保留量子資訊多久。

實驗訊號微弱或雜訊較多時，GPT‑5.6 Sol 會遇到較大困難。在這些情況下，它需要更長時間才能找出合適的測量參數，有時也需要經驗豐富的研究人員提供指引。結果顯示，現今的智慧體能處理定義明確的實驗流程，但解讀模稜兩可的物理結果仍是一項挑戰。

EQuS 製造許多這類標準晶片，而研究人員可能需要花上數天才能完成每枚晶片的特性分析。該團隊目前經常使用智慧體處理例行測量，讓研究人員能專注於其他工作。

Yankelevich 表示：「我可以讓智慧體在夜間，或我於無塵室工作時，連續執行測量數小時。」「我可以用手機查看進度，瞭解它們完成了哪些工作；如果有問題需要修正，或我想探索不同方向，也能隨時引導它們。」

眼前最直接的優勢是，Codex 智慧體能協助研究人員持續推進實驗分析與測量，不必時刻監督。經驗豐富的研究人員，或許仍能比現今的 AI 模型更快找出最佳校準設定。但省下原本逐步監控校準流程的時間後，研究人員便能專注於其他工作。

例行晶片特性分析採用相對明確的工作流程。針對創新實驗，Yankelevich 會為 Codex 智慧體設定範圍較窄的實驗目標，同時更充分運用它們撰寫、修改與測試新程式碼的能力，以進行控制、分析及模擬。將智慧體直接連接至實驗室後，團隊就能修改程式碼、以實際測量結果進行測試，並自主完成更長階段的工作。

Yankelevich 表示：「我建立了基礎設施，引導智慧體執行我工作中的多個環節，包括測量、理論研究與晶片設計；現在這些投入真的開始帶來成效。」「我可以讓多個智慧體同時處理不同問題，而自己大多專注於更高層次的工作，包括解讀結果、規劃實驗、安排智慧體的後續步驟，以及閱讀和寫作。」