权重空间编程迁移神经量子态至18×18晶格

作者 anotherpaulg 称，其与 Opus 合作将 MIT 的权重空间编程（WSP）方法应用于 Rende、Viteritti 等人发布的约 435k 参数 Vision Transformer 神经量子态，把在 10×10 自旋晶格（J1-J2 模型，J2/J1=0.5）上训练的模型迁移到最大 18×18 晶格。 据其说法，迁移规则不需要额外训练或重新拟合权重；整个项目耗时约两天，使用数百美元云 GPU 时间，其中编辑、微调和 Lanczos 步骤也消耗了数百美元 GPU 时间。 该结果来自作者自述，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。