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6月11日
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6月9日
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12:26arXiv cs.LG@Brian Coyle, Snehal Raj, Virag Umathe, El Amine Cherrat, Elham Kashefi
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训练参数化量子电路（PQC）时，梯度估计的测量成本是主要瓶颈，传统参数平移规则的成本随参数数量线性增长。本文提出基于前向自动微分的梯度估计框架，通过平均可调数量的随机方向导数获得无偏梯度，并统一了SPSA、随机坐标下降和参数平移规则。在此框架下，作者推导出QUIVER（量子迭代V自适应估计规则）优化器，实现最小测量成本分配。数值实验表明，前向梯度在训练含60量子比特、1770参数的量子神经网络时，效率比参数平移规则高出数个数量级。QUIVER在量子近似优化算法和变分量子本征求解器任务上，也优于iCANS和gCANS等测量节俭优化器。
论文量子机器学习参数化量子电路梯度估计QUIVER优化器
推荐理由：量子机器学习团队终于有了一个能大幅降低测量成本的梯度估计框架——QUIVER在60量子比特规模上效率提升数个数量级，做量子电路优化的研究者可以直接用。
原文
6月1日
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5月29日
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AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了！Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型，长时间任务不跑偏、不废话、不中断，像一个资深工程师一样默默干活，从功能开发到漏洞清扫全包圆，你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”，现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸，被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队，这个模型建议直接上手，效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布：编程助手的“静默时刻”，是解放开发者，还是新门槛？