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.

Квантовый скачок: От теории к практике

Квантовый скачок: От теории к практике Представьте себе, что вы пытаетесь предсказать погоду, но у вас есть только очень грубые данные и неточные инструменты. Вроде того, как пытаться понять сложную систему, используя лишь приблизительные модели. Вот что сейчас происходит в квантовых вычислениях: мы на пороге использования этих мощных инструментов, но должны научиться справляться с их … Читать далее

Искусственный интеллект для точных вычислений: новый подход к интегралам Фейнмана

Оптимальные значения λ сопоставляются с результатами, полученными нейронной сетью, обученной с использованием метода управляемой деформации, что позволяет оценить соответствие между теоретически вычисленными параметрами и практически достигнутыми.

Исследователи предлагают использовать нейронные сети для оптимизации контурных деформаций, значительно повышая эффективность численного вычисления многомерных интегралов Фейнмана.

Гравитация как текучая среда: новый взгляд на путь интеграла

Вложенные причинно-следственные диаграммы, разделенные растянутым горизонтом событий, демонстрируют структуру пространства-времени вблизи черных дыр.

Исследование предлагает гидродинамический подход к пониманию гравитационных интегралов, связывая квантовые плотности вероятности с поверхностями максимального объема.

Сначала идея, потом код: Разделяя логику и реализацию в задачах олимпиадного программирования

В рамках исследования оценивались три подхода к генерации кода на основе проблемных формулировок: базовый (без редакторской правки), с использованием редакторских правок, сгенерированных языковой моделью, и с использованием эталонных редакторских правок; при этом качество рассуждений оценивалось по таким критериям, как понимание проблемы, описание алгоритма и его корректность, включая типы и степень серьезности ошибок.

Новое исследование показывает, что оценка способностей больших языковых моделей к решению задач олимпиадного программирования требует четкого разделения этапов логического мышления и написания кода.