Квантовый скачок: Перемещение спиновых кубитов по кремниевым дорожкам
Новое исследование демонстрирует возможность перемещения спиновых кубитов через занятые квантовые точки, открывая путь к созданию сложных квантовых схем.
Денис Аветисян
Искусственный интеллект, вдохновленный природой: новый подход к управлению физическими системами
В статье предлагается концепция искусственного интеллекта, имитирующего биологические принципы восприятия, для создания более адаптивных и эффективных систем управления в реальном мире.
Материалы будущего: от идеи до воплощения
В статье представлен новый подход к проектированию неорганических материалов, объединяющий передовые методы машинного обучения и автоматизированные эксперименты.
Оптимизация квантовых схем: новый подход к сокращению числа CNOT-гейтов
Исследователи разработали систему AlphaCNOT, использующую обучение с подкреплением и планирование на основе модели для значительного уменьшения количества CNOT-гейтов в квантовых схемах.
Искусственный интеллект и новая архитектура науки
Исследование показывает, как инструменты на базе ИИ меняют способы создания и распространения научных знаний.
Квантовая запутанность в молекулярных схемах: путь к масштабируемым вычислениям
Исследование показывает, как использовать оптически возбужденные триплетные состояния для создания запутанности между спиновыми кубитами в молекулярных схемах, открывая новые возможности для квантовых вычислений.
Бесконечная Наука: Проверка ИИ на Границе Познания
Новый инструмент позволяет оценить способность искусственного интеллекта к анализу данных и поиску ответов даже в условиях неопределенности и неполной информации.
Квантовое обучение: как справляться с несколькими задачами одновременно
![Предложенная квантовая схема для многозадачного обучения внедряет вектор признаков [latex]\mathbf{Z}[/latex] в [latex]QQ[/latex]-кубитный регистр посредством обучаемого этапа подготовки состояния [latex]f_{Q}(\mathbf{Z},\mathbf{\Theta})[/latex], переводя его в квантовое состояние [latex]|\psi\_{\Theta}(\mathbf{Z})\rangle[/latex] - суперпозицию в [latex]2^{Q}[/latex]-мерном комплексном гильбертовом пространстве - после чего регистр разделяется на [latex]T[/latex] непересекающихся подрегистров [latex]\mathcal{Q}\_{t}[/latex], к каждому из которых применяются параметризованные блоки [latex]f\_{\mathcal{Q}\_{t}}[/latex], обеспечивая эффективное многозадачное обучение за счёт общей обучаемой основы и специализированных локальных операций, выдающих [latex]T[/latex] результатов измерений [latex]{\mathbf{\hat{y}\_{t}}}[/latex] при однократном выполнении схемы.](https://arxiv.org/html/2604.13560v1/x1.png)
Новая архитектура позволяет эффективно обучать квантовые модели для решения различных задач, используя значительно меньше параметров, чем классические алгоритмы.
Где ошибка, там и агент: Измерение стратегий исследования в языковых моделях
![Наблюдается сильная отрицательная линейная зависимость ([latex]R^{2}=0.947[/latex]) между ошибкой исследования и успешностью выполнения задачи, в то время как зависимость между ошибкой использования и успешностью практически отсутствует ([latex]R^{2}=0.006[/latex]), что указывает на то, что агенты языковых моделей, эффективно исследующие окружающую среду, имеют больше шансов на достижение поставленной цели.](https://arxiv.org/html/2604.13151v1/x2.png)
Новое исследование предлагает метрику для оценки эффективности стратегий исследования и эксплуатации в языковых моделях, действующих в сложных средах.
Квантовые нейросети на службе здоровья почек
Исследователи систематически изучают возможности гибридных квантово-классических нейросетей для диагностики хронической болезни почек, открывая новые пути в машинном обучении для медицины.