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Olsher Daniel。第一个通用人工智能 (AGI) 的成就证明。2024 年。�hal- 04397466v1�
摘要 我们创造了有史以来第一个通用人工智能 (AGI) 和第一个超级智能。经过美国政府和多年来在实际应用中的广泛验证，本文首次详细解释了该系统的工作原理和原因，并最终证明它确实可以实现真正的 AGI。在首先从第一原理推导出现实世界 AGI 的要求之后，本文阐述了实现 AGI 所需的技术，并提出了有史以来第一个 AGI 的权威测试——Olsher 测试。它涉及可证明的安全性和责任等关键问题，并克服了 Fjelland、Dreyfus 和其他学者之前认为 AGI 永远无法实现的工作。然后，它进一步更新了 Newell 和 Simon 的物理符号系统假设和现代学习理论。最后，本文解释了本研究的一个关键推论——传统方法已被证明无法实现 AGI。
理学硕士（物理学）
在过去的 30 年里，人们对量子力学基础研究的兴趣又重新燃起。这一发展是由两个研究领域的进展推动的。首先，量子物理学和信息论之间的联系使得信息处理的新方法成为可能。例如，量子密码学可以实现双方之间可证明的安全通信，而量子计算机则有望以比任何传统计算机快得多的速度解决问题。其次，量子光学实验中的新技术可以控制和操纵单个量子系统，例如离子或光子。这使得人们可以进行以前只是思想实验的实验，而且它为量子信息处理提供了硬件。总之，量子信息科学的诞生大大提高了人们对量子理论本身的理解，并促进了计算、通信和传感量子技术的发展，这些技术如今已成为全球学术界和工业界许多重要参与者关注的焦点。
同态哈希功能的量子碰撞发现
abtract。哈希功能是基本的加密原始功能。某些哈希功能试图通过减少已知的严重问题来证明对碰撞和前图攻击的安全性。这些哈希功能通常具有一些允许减少的额外属性。哈希函数是加性或乘法的，使用量子计算机的隐藏子组问题算法容易受到量子攻击的影响。使用量子甲骨文到哈希，我们可以重建哈希函数的内核，这足以找到碰撞和第二次预示。当哈希函数相对于Abelian组中的组操作是加法的时，总会有足够的实现此攻击。我们将具体的攻击示例提交了可证明的哈希功能，包括对⊕线性哈希函数的前攻击和某些乘法同构哈希方案。
通过少量基础测量实现快速而稳健的量子态断层扫描
量子态断层扫描是一种功能强大但资源密集型的通用解决方案，可用于众多量子信息处理任务。这促使我们设计出尽可能节省相关资源的稳健断层扫描程序。重要的成本因素包括状态副本数量和测量设置，以及经典后处理时间和内存。在这项工作中，我们提出并分析了一种在线断层扫描算法，该算法旨在优化所有上述资源，但代价是降低对准确性的依赖性。该协议是第一个在状态副本、测量设置和内存的秩和维数方面提供可证明的最佳性能的协议。经典运行时间也大幅减少，数值实验表明与其他最先进的技术相比具有良好的可比性。通过在量子计算机上执行该算法，可以实现进一步的改进，从而为量子态断层扫描提供量子加速。
位置描述
Wake Forest大学医学院（WFUSM）正在寻求一个动态的领导者，担任公共卫生科学系主席，生物统计学和数据科学系主任。对该职位的要求包括国家学术地位以及可证明的领导和管理技能，以建立和扩展部门的各个方面，包括研究和教育活动。主席将成为可见且鼓舞人心的领导者，并将为生物统计学和数据科学系各个方面提供战略领导和指导。成功的候选人将有机会建立该部门的共同愿景，利用随着医学院和卫生系统的持续发展，利用了多样化的教职员工和员工的才能。候选人还将表现出致力于促进威克森林大学医学院服务社区优先级的学术文化的承诺，并致力于为该系的所有成员，受训者和分支机构提供公正，公平，多样化和包容性的环境。
基于测量的量子计算资源的层次结构
摘要对于某些受限制的计算任务，量子力学在任何可能的经典实现方面都提供了可证明的优势。使用了基于测量的量子计算（MBQC）的框架证明了其中几个结果，其中非局部性和更常见的上下文性已被确定为某些量子计算的必要资源。在这里，我们通过在允许的操作和可访问量子的数量上完善其资源需求，从而更详细地考虑MBQC的计算能力。更确切地说，我们确定可以在非自适应MBQC中计算哪些布尔函数，其本地操作包含在Clifford层次结构中的有限级别内。此外，对于限制于某些子理论（例如稳定器MBQC）的非自适应MBQC，我们计算计算给定布尔函数所需的量子数量最少。我们的结果指出了资源的层次结构，这些层次结构更敏锐地描述了MBQC的力量，而不是上下文性与非上下文性的二进制。
迈向量子计算霸权之路
Grover 的量子算法 [ 44 ] 是一个有趣的例子：给定一个可以使用量子输入进行查询的无序量子数据库，并询问它是否包含特定条目。Grover 算法提供了一种可证明的加速比。然而，这种加速比并不是指数级的，更重要的是，它所解决的问题远非现实：构建量子数据库的成本可能会抵消该算法的任何优势，而在许多经典场景中，只需创建（和维护）一个有序数据库就可以做得更好。将 Grover 算法用作解决图像处理问题的子程序更为高效，因为准备量子“数据库”的成本可以分摊到多个调用中[ 59 ]；这种策略激发了一种用于嵌入式量子退火算法的新型混合量子-经典范式 [ 9 ]。其他应用在 [ 66 ] 中进行了讨论。
![arxiv：2402.08606v3 [Quant-ph] 2024年12月23日](/simg/e\ea27b85a44b6874e30eb107cafb36915d2025411.webp)
arxiv：2402.08606v3 [Quant-ph] 2024年12月23日
量子机学习的最新理论结果表明，量子神经网络（QNN）的表达能力与其训练性之间的一般权衡。作为这些结果的基础，人们认为对经典机器学习模型的表达能力的实用指数分离是不可行的，因为这样的QNN需要一些时间来训练模型大小的指数。我们在这里通过构建有效训练的QNN的层次结构来巩固这些负面的结果，这些QNN在经典神经网络上表现出无条件可证明的，多项式记忆的分离，包括经典神经网络（包括最先进的模型）（例如变形金刚），例如执行经典序列模型模型。这种结构也是计算上有效的，因为引入类别QNN类的每个单元仅具有恒定的栅极复杂性。我们表明，上下文 - 在形象上，语义歧义的定量概念是表达性分离的来源，这表明使用此属性的其他学习任务可能是使用量子学习算法的自然设置。