Понимание научных статей: новый масштабный тест для искусственного интеллекта
Исследователи представили RPC-Bench — комплексную платформу для оценки способности моделей искусственного интеллекта анализировать и понимать научные публикации.
Квантовая физика
Квантовые Заметки: От Охлаждения до Финансирования
Квантовые Заметки: Размышления о Современных Исследованиях Парадоксально, но для того, чтобы увидеть квантовый мир, нужно его сначала очень сильно охладить. И судя по последним новостям, это не только научная необходимость, но и вполне себе бизнес-возможность. Охлаждение и Эффективность MIT разработал новый метод охлаждения ионов в квантовых компьютерах, используя свет. Знаете, как летом можно охладиться, стоя … Читать далее
Квантование моделей: Какой формат выбрать?
![Степень сжатия напрямую коррелирует с потерей качества, причём средняя потеря в процентах ([latex]\mathrm{AvgLoss}(\%) = \frac{\mathrm{Avg}\_{\text{F16}}-\mathrm{Avg}}{\mathrm{Avg}\_{\text{F16}}}\times 100[/latex]) позволяет количественно оценить этот компромисс между эффективностью хранения и сохранением информации.](https://arxiv.org/html/2601.14277v1/output.png)
Новое исследование предлагает всесторонний анализ различных методов квантования для больших языковых моделей, используемых в llama.cpp.
Как обучить «думающую» нейросеть с минимальными потерями?
Новое исследование подробно рассматривает методы обучения больших языковых моделей для задач рассуждения при использовании низкобитной квантизации.
Квантовая оптимизация: гибкий подход к разработке приложений
В статье представлена методология AQUA, позволяющая систематически разрабатывать приложения для квантового отжига и эффективно решать задачи оптимизации.
Квантовый горизонт кодирования: новый алгоритм для передачи данных
Исследование демонстрирует, как детерминированное кодирование с использованием алгоритма Matrix Multiplicative Weight Update (MMWU) позволяет достичь теоретического предела скорости передачи данных по квантовым каналам.
Квантовый регрессионный анализ: преодолевая трудности обучения
Новый гибридный квантово-классический алгоритм обеспечивает стабильность и эффективность обучения квантовых нейронных сетей для задач научной машинного обучения.
Квантовые сети для анализа данных: когда стоит переходить на новый уровень?
![Для бинарной классификации исследуются две архитектуры: классическая CDNN, использующая восемь входных признаков, обработанных слоем из восьми ReLU-нейронов и одним сигмоидальным выходным нейроном [latex]\sigma(y)[/latex], и QDNN, оперирующая восемью кубитами [latex]|q_i\rangle[/latex], обрабатываемыми слоем квантовых перцептронов [latex]U^{(1)}_i[/latex], а окончательное измерение [latex]M(|q_{\mathrm{out}}\rangle)[/latex] определяет класс.](https://arxiv.org/html/2601.13463v1/QDNN_class.png)
Новое исследование предлагает инструмент для определения, когда использование квантовых нейронных сетей может дать преимущество перед классическими алгоритмами при анализе сложных физических данных.
Квантовый толчок для баз данных: реальность или перспектива?
Исследование показывает, как квантовые вычисления могут быть применены для ускорения работы с базами данных в режиме реального времени.
Квантовое тестирование: новая эра контроля качества
По мере развития квантовых вычислений возрастает потребность в принципиально новых методах тестирования, способных обеспечить надежность и корректность квантового программного обеспечения.