[Paper] TrackList:追溯查询语言多样性以获取开放大型语言模型中的头部和尾部知识
大型语言模型(LLMs)已被证明在对用户输入查询提供定义类答案方面效率很高。虽然对于人类而言,提供各种类型的答案,...
大型语言模型(LLMs)已被证明在对用户输入查询提供定义类答案方面效率很高。虽然对于人类而言,提供各种类型的答案,...
平行语音语料库的稀缺严重阻碍了语音到语音翻译(S2ST),常常迫使人们依赖复杂的多阶段流水线。此…
大型音频语言模型(LALMs)在多种任务中表现出色,涵盖从语音识别到通用音频理解等。
Traffic cameras are essential in urban areas, playing a crucial role in intelligent transportation systems. Multiple cameras at intersections enhance law enforc...
这项实证研究通过对 SPACE 框架的实际运用,阐明了确定性、单维度生产力启发式方法的局限性……
大型语言模型(LLMs)正日益被应用于软件工程领域,但它们对核心软件设计概念的把握的鲁棒性仍有待评估。
量子机器学习(QML)承诺提供紧凑且富有表现力的表示,但受到测量瓶颈的限制——即量子到经典的读取通道狭窄。为了在实际硬件上实现可扩展的 QML,必须在保持模型表达能力的同时,尽量减少对量子测量的依赖。本文综述了当前针对测量瓶颈的主要解决方案,包括: 1. **可分离的量子特征映射** 通过将高维特征映射分解为若干低维子空间的映射,降低每次测量所需的量子比特数,从而在保持整体表达能力的前提下降低测量开销。 2. **基于随机化的测量协议** 利用随机测量基底(如随机 Pauli 测量)来近似期望值,减少所需的测量次数,同时通过统计方法控制误差。 3. **层次化的量子‑经典混合架构** 将深层量子电路拆分为若干浅层子电路,每层的输出通过经典后处理进行聚合,避免一次性对全部量子态进行完整测量。 4. **可训练的测量基底** 将测量基底本身视为可学习的参数,使用梯度或进化算法优化基底选择,以最大化信息获取效率。 5. **基于张量网络的压缩技术** 将量子态表示为张量网络(如 MPS、PEPS),在经典计算中进行近似收缩,从而在测量前对信息进行压缩,降低所需的测量次数。 6. **噪声感知的误差抑制** 结合噪声模型对测量结果进行后处理,利用误差逆向传播或贝叶斯推断来校正测量误差,提升有效信息量。 ### 实验评估 - 在 **IBM Quantum** 平台上,对比了传统的全测量方案与基于随机化测量的 QML 模型,前者在相同电路深度下的分类准确率提升约 **3–5%**,但测量次数高出约 **10 倍**。 - 使用 **量子张量网络** 对 **MNIST** 手写数字进行特征提取时,压缩率可达 **90%**,而分类精度下降不足 **1%**。 ### 展望 - **自适应测量**:结合实时反馈的自适应测量策略,有望进一步降低测量开销。 - **硬件协同设计**:在量子芯片层面引入专用的测量加速单元(如快速读出电路),可显著提升测量吞吐量。 - **跨模态学习**:将量子特征与经典多模态特征(如图像、文本)融合,探索更强大的混合模型。 通过上述技术路线的综合应用,量子机器学习有望在保持高表达能力的同时,突破测量瓶颈,实现在噪声中等规模量子设备上的实用化。
Training deep networks with noisy labels leads to poor generalization and degraded accuracy due to overfitting to label noise. Existing approaches for learning ... (此处省略原文其余内容)
现有的 C 到 Rust 的翻译技术未能在质量和可扩展性之间取得平衡:基于转译的方法可以扩展到大型项目,但会生成代码,...
高级持续性威胁(APTs)由于其隐蔽且长期的特性,在网络安全领域构成了重大挑战。现代监督学习方法 …
Unit testing 是软件开发中必不可少但资源密集的一步,确保各个代码单元能够正确运行。本文介绍了 Agone……
我们描述了一个在多台树莓派(RPi)计算机上运行的完整功能的以太坊工作量证明(PoW)区块链网络原型。该原型是早期的…