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水平蒸馏
一致性蒸馏是一种在一致性（轨迹）模型中采用的加速扩散模型的普遍方法，在该模型中，学生模型被训练以对概率流（PF）普通微分方程（PF）轨迹向后遍历，由教师模型确定。预处理是通过线性将输入数据和网络输出与预定义系数组合为一致性函数的稳定一致性蒸馏的重要技术。它强加了一致性函数的边界条件，而无需限制神经网络的形式和表现力。但是，先前的前提条件是手工制作的，可能是次优选择。在这项工作中，我们通过阐明其设计标准以及与教师ode轨迹的联系来提供对一致性蒸馏的预处理的第一个理论见解。基于这些分析，我们进一步提出了一种原则性的方式，以一种名为Analytic Tracent的方式，以根据一致性差距（以教师Denoiser和Optimal Student Denoiser之间的差距）对预处理进行分析优化预处理，从而对普遍的教师ODE进行了优化。我们证明了分析性可以促进轨迹跳线的学习，增强了学生创造力与教师的一致性，并在多个数据集的多步生成中实现一致性轨迹模型的2×至3×训练加速。
难以区分的光子的提炼
可靠的相同（不可区分）光子源是利用干涉效应的先决条件，而干涉效应是基于线性光学的量子计算及其应用（如玻色子采样）的必要组成部分。一般而言，可区分程度将决定特定方法的有效性，例如通过限制构造资源状态的保真度，或降低光学电路输出分布的复杂性。因此，设计高纯度和不可区分的光子源具有重要的实际意义。受魔法状态蒸馏的启发，我们提出了一种使用标准线性光学的协议，该协议可用于将光子源的不可区分性提高到任意精度。特别是，在小误差 ϵ 的渐近极限下，要将误差降低到 ϵ ′ < ϵ 需要 O (( ϵ/ϵ ′ ) 2 ) 个光子。我们证明该方案对光学元件中的检测和控制误差具有鲁棒性，并讨论了其他误差源的影响。
朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例
为了优化激光诱导的石墨烯（LIG）JANUS膜，本研究研究了膜孔结构，聚二甲基硅氧烷（PDMS）涂层序列以及银（AG）纳米颗粒对膜蒸馏（MD）性能的影响。这项研究旨在增强石墨烯的光热特性，同时使用固有的电导率进行同时照相和电热MD。在相同的照片和电热功率输入中操作，lig janus membrane用较小的毛孔（即闪亮的一面）处理膜面部的膜膜，可改善53.6％的透气性能，并降低特定能量的特定能量35.4％，而与膜相比，用较大的毛孔（i.e.e.e.e.e.e.e.e.e.e）来治疗膜面孔。PDMS涂层序列的效果也取决于孔结构。对于具有较小孔结构的面部，激光照射前的涂层PDM（PDMS-BLSS）与激光照射后的涂层PDMS相比，与涂层PDMS相比，磁通量的提高高达24.5％，特异性能量降低了19.7％（PDMS-ALS）。至于孔结构较大的面部，激光照射前的涂层PDM（PDMS-BLDS）导致与辐照后涂层PDMS相比，与涂层PDMS相比，通量降低高达20.8％，比能量增加了27.1％（PDMS-ALDS）。带有Ag纳米颗粒的LIG JANUS膜导致光热特性提高，将通量提高43.1 - 65.8％，并使特定能量降低15.2 - 30.5％，同时维持相似的电热热特性。进行同时进行照相和电热量MD表明，只有Ag掺杂的Janus Lig膜产生协同作用，从而使组合加热模式的通量高于在单个加热模式下运行时获得的通量的求和。
参观视觉模型的蒸馏
摘要 - 简单的提示学习方法可有效地适应视觉语言模型（VLMS）到下游任务。然而，经验证据表明，现有方法的趋势是他们过度拟合的班级，并且在看不见的阶级上表现出降解的表现。此限制是由于训练数据中对所见类的固有偏见。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的软提示学习方法，称为蒸馏混合物（MOPD），该方法可以从硬手工制作的硬提示中有效地传递有用的知识（又称A.K.A.老师提示）到可学习的软提示（又称学生提示），从而增强了在看不见的课程上软提示的概括能力。此外，提出的MOPD方法采用了一个门控网络，该网络学会选择用于迅速蒸馏的硬提示。广泛的实验表明，所提出的MOPD方法的表现优于现状的基准，尤其是在看不见的类别上。
歧视性和一致表示蒸馏
知识蒸馏（KD）旨在将知识从大型教师模型转移到较小的学生模型。虽然对比学习通过创建歧视性表示表现出了在自我监督学习中的希望，但其在知识蒸馏中的信息仍然有限，并且主要涉及歧视，忽略了教师模型捕获的结构关系。为了解决这一限制，我们提出了d Iscriminative and C On Consistent d Istillation（DCD），它采用了对比损失以及一致性正规化，以最大程度地减少教师和学生代表分布之间的差异。我们的方法引入了在训练过程中适应这些互补目标的可学习温度和偏置参数，以取代对比度学习方法中常用的固定超平衡器。通过CIFAR-100和Imagenet ILSVRC-2012的广泛实验，我们证明DCD实现了状态的表现，学生模型有时会超过教师的准确性。此外，我们表明DCD的所学表示形式将转移到小型成像网和STL-10 1时表现出较高的跨数据集泛化。
混合物的组成显式蒸馏曲线...
由于石油原油价格高昂，人们对国内生产生物燃料产生了兴趣，这促使人们考虑用液体来替代或延长传统的石油衍生燃料。虽然乙醇作为汽油增量剂受到了广泛关注，但这种液体存在许多问题，例如对发动机部件的腐蚀性和相对较低的能量含量。由于这些原因和其他原因，丁醇已被研究作为汽油增量剂。对于任何要设计或采用的增量剂，合适的热物理性质知识库都是一个关键要求。在本文中，我们利用先进的蒸馏曲线计量法对典型汽油与正丁醇、2-丁醇、异丁醇和叔丁醇的混合物进行了挥发性测量。这项最近推出的技术是对传统方法的改进，其特点是 (1) 每种馏分都有一个明确的成分数据通道（用于定性和定量分析）；(2) 温度测量是可以用状态方程建模的真实热力学状态点；(3) 温度、体积和压力测量具有低不确定度，适合状态方程开发；(4) 与一个世纪的历史数据一致；(5) 评估每种馏分的能量含量；(6) 对每种馏分进行痕量化学分析；(7) 对每种馏分进行腐蚀性评估。我们已将新方法应用于碳氢化合物混合物和共沸混合物的基础工作以及实际燃料。我们测量的燃料包括火箭推进剂、汽油、喷气燃料、柴油（包括含氧柴油和生物柴油）和原油。
sparsedff：稀疏视图特征蒸馏
人类表现出非常出色的技能，可以在不同形状，姿势和外观的对象中传递操纵能力，这是一种植根于他们对不同实例之间语义对应关系的理解的能力。为了为机器人提供类似的高级理解，我们提出了Sparsedff，这是一种新颖的DFF，用于3D场景，利用大型2D视觉模型从稀疏的RGBD图像中提取语义特征，该域与固定设置的许多任务相关，尽管它与许多任务相关。sparsedff生成视图一致的3D DFF s，通过将图像特征映射到3D点云，从而有效地对灵活性操作进行了有效的灵感操作学习。Sparsedff的中心是一个特征改进网络，通过视图和特征连续性的点式缩写机制之间的对比损失进行了优化。这有助于最小化特征差异W.R.T.最终效应参数，桥接演示和目标操作。在现实世界中用灵巧的手验证，Sparsedff证明有效地有效地操纵刚性和可变形的对象，表明对象和场景变化之间具有显着的概括能力。
虚拟量子资源提炼
1 北京大学计算前沿研究中心，北京 100871，中国 2 北京大学计算机学院，北京 100871，中国 3 数学量子信息 RIKEN Hakubi 研究团队，RIKEN 先驱研究集群 (CPR) 和 RIKEN 量子计算中心 (RQC)，日本埼玉县和光市 351-0198，日本 4 东京大学研究生院物理学系，东京文京区 113-0033，日本 5 东京大学基础科学系，东京 153-8902，日本 6 南洋理工大学物理与数学科学学院南洋量子中心，21 Nanyang Link，637371，新加坡 7 新加坡国立大学量子技术中心，3 Science Drive 2，117543，新加坡 8 CNRS-UNS-NUS-NTU 国际联合研究单位，UMI 3654，新加坡 117543，新加坡
