Google量子人工智能团队当地时间周二宣布,将开始设计和制造基于超导材料的量子信息处理器,这将使量子人工智能实验室利用自行设计的硬件进行量子计算方面的研究工作。
在量子处理器研发方面,Google与加利福尼亚大学圣巴巴拉分校的物理学家约翰•马丁尼斯(John Martinis)及其团队进行了合作。马丁尼斯是量子研究领域的领头羊,今年早些时候因在量子信息处理和计算领域的卓越成就被授予伦敦奖。
Google技术主管哈特穆特•内文(Hartmut Neven)周二在Google+上发帖称,“有了自己的硬件小组,量子人工智能团队就能制造和测试量子优化和推论处理器的新设计。”
量子人工智能实验室是Google、美国宇航局艾姆斯研究中心和高校空间研究协会在2013年联合成立的,目的是研究如何利用量子计算推动机器学习技术的发展。
量子计算机能解决传统计算机难以胜任的、不可想象地复杂的计算问题。当前的计算机中,数据是由0或1表示的。在量子计算机中,数据是由量子位表示的,可以同时是1和0。目前只有为数不多的几家公司在进行量子计算方面的研究,生产和运行量子计算机还存在物理和财务方面的障碍。
尽管Google在考虑利用自己的硬件进行量子计算方面的研究,但量子人工智能团队将继续使用D-Wave的量子计算机进行研究工作。D-Wave是世界上商业化销售量子计算机的第一家公司。内文在帖子中说,“我们将继续与D-Wave的科学家合作,在艾姆斯研究中心利用Vesuvius计算机进行研究工作。Vesuvius的处理器将被升级为1000量子位的华盛顿处理器。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。