韩国首尔大学

Nature子刊，基于量子实验数据进行机器学习，用于解决量子多体问题

编辑 | 萝卜皮量子硬件实现方面的进步使得人们能够获取传统计算机无法模拟的数据。将传统机器学习 (ML) 算法与这些数据相结合，有望揭示隐藏的模式。与仅使用传统计算机相比，这种混合方法扩展了可有效解决的问题类别，但由于当前量子计算机中噪声的普遍存在，这种方法仅能用于解决受限问题。韩国首尔大学（Seoul National University）的研究人员扩展了混合方法的适用性，用于解决多体物理学中的挑战，例如预测给定哈密顿量的基态性质以及对量子相进行分类。通过在具有 127 个量子比特的超导量子硬件上进行各种减少误

10/10/2024 12:08:00 PM

ScienceAI

资讯热榜

Meta刚刚开源DINOv3，横扫60+任务，无标注封神！ Meta视觉基座DINOv3王者归来：自监督首次全面超越弱监督，商用开源扎克伯格看OpenAI直播挖人，北大校友孙之清加入Meta ChatGPT或将引入广告！OpenAI高管首度松口，用户破7亿仍难盈利 Nvidia 投资 5 亿美元，Cohere 公司估值达 68 亿美元破天荒！OpenAI、Cursor多位开发大牛联手曝出GPT5提示词指南！晒官方系统提示词优化秘籍，最大化编程性能，工作流更可控 IDC：未来五年，中国生成式 AI 相关硬件支出将激增至 330 亿元 OpenAI华人露头就被小扎挖！95后北大校友1个月前上直播，今天已是Meta人

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek AI绘画谷歌机器人数据大模型 Midjourney 开源智能用户 Meta 微软 GPT 学习技术图像 Gemini 马斯克 AI创作智能体论文英伟达 Anthropic 代码训练算法 Stable Diffusion 芯片蛋白质 LLM 开发者腾讯 AI新词生成式 Claude 苹果 Agent 神经网络 AI for Science 3D 机器学习研究生成 xAI 人形机器人 AI视频计算 Sora GPU AI设计百度华为工具大语言模型搜索具身智能场景 RAG 字节跳动大型语言模型深度学习预测伟达视觉 Transformer 视频生成 AGI 架构神器推荐亚马逊 Copilot DeepMind 应用安全