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如何提高两个纠缠量子比特之间的保真度......
摘要 — 在量子计算中，使用高保真度纠缠量子比特对在两个系统之间进行通信至关重要。为了提高两个纠缠量子比特之间的保真度，人们使用一种称为蒸馏的技术。蒸馏协议有很多种。1995 年，Bennet 等人发表了一篇论文 [1]，其中介绍了一种名为 BBPSSW 的协议。1996 年，Deutsch 等人发表了一篇新论文，进一步改进了该协议，其中介绍了一种名为 DEJMPS 的新协议。最后，在 2008 年，Campbell 和 Benjamin 发表了一篇论文，介绍了一种使用光子损耗蒸馏纠缠量子比特对的最终新方法。为了将每个协议与另一个协议进行比较，我们将对每个协议进行解释。然后，将从四个不同的点对这三个协议进行比较。这些是输入灵活性 1 、成功蒸馏的概率、每次迭代的保真度改进和效率 2 。经过比较可以得出结论：DEJMPS 是总体最佳的协议，因为它在上述四点中总体排名最高。
量子网络：重置和重用可以是一场游戏......
摘要 — 未来的量子网络中继器主要用来在节点之间创建纠缠，并将这些纠缠提炼到最佳性能水平。在调查期间，我们实施了一种纠缠提炼多通道协议，并在 IBM-Q 环境中进行了测试，结果显示经过多次提炼后结果不断改善。我们实施了两个版本的多通道提炼，即 BBPSSW 和 DEJMPS，重点是通过 IBM 实施的重置和重用功能优化量子位的使用。重置和重用这一新功能可以改变游戏规则，并可以最大限度地减少大规模应用所需的量子位数。我们还发现，虽然目前无法将持续提炼通道的标准作为运行时反馈回路来实现，但可以通过后电路数据分析来研究该过程。我们的结果还表明，仅凭保真度就可能让我们放弃一些基于其他指标（例如纠缠成功率和传输一点数据成功率）显示成功的方法。实验发现，对于这种复杂的多道蒸馏过程，保真度过低。（摘要）
低分辨率对象识别具有交叉...
摘要 - 在低分辨率图像中识别对象是一项具有挑战性的任务，因为缺乏信息的细节。最近的研究表明，知识蒸馏方法可以通过对齐跨分辨率表示形式有效地将知识从高分辨率的教师模型转移到低分辨率的学生模型。但是，这些方法仍然面临着适应公认对象在训练和测试图像之间表现出显着表示差异的情况的局限性。在这项研究中，我们提出了一种跨分辨率的关系对比蒸馏方法，以促进低分辨率对象识别。我们的方法使学生模型能够模仿训练有素的教师模型的行为，该模型在识别高分辨率对象方面具有很高的精度。为了提取足够的知识，学生学习受到对比的关系蒸馏损失的监督，这保留了对比表示空间中各种关系结构中的相似性。以这种方式，可以有效地增强恢复熟悉的低分辨率对象缺失细节的能力，从而导致更好的知识转移。对低分辨率对象分类和低分辨率面部识别的广泛实验清楚地证明了我们方法的有效和适应性。
量子资源的概率变换
由于难以确定性地操纵量子资源，因此通常需要使用概率协议，但对其能力和局限性的描述却一直缺乏。我们通过引入一种遵循非常强的单调性的新资源单调性来开发一种解决此问题的通用方法：它可以排除任何量子资源理论中状态之间的所有转换（概率或确定性）。这使我们能够对状态转换施加根本限制，并限制概率协议相对于确定性协议的优势，从而大大加强了以前的发现并扩展了最近的禁行定理。我们应用我们的结果来获得概率蒸馏协议的错误和开销的界限的显着改进，可直接应用于纠缠或魔法状态蒸馏等任务，并且可通过凸优化进行计算。在广泛的资源类别中，我们加强了我们的结果，以表明单调性完全控制概率转换——它是状态可转换性的必要和充分条件。这赋予单调性直接的操作解释，因为它可以通过任何概率操作协议精确量化资源提炼任务中可实现的最高保真度。
全球距离的怪异动作：量子互联网的空间纠缠分布的分析
▶每个节点的少量节点和Qubits； ▶不完美的纠缠来源； ▶非确定性基本链接生成和纠缠交换； ▶不完美的测量和门操作； ▶无（或有限）纠缠蒸馏/误差校正。
![arxiv：2411.16489v1 [cs.cl] 2024年11月25日](/simg/2\21154fab2747c49632df27a7d0caa841bde8a03f.webp)
arxiv：2411.16489v1 [cs.cl] 2024年11月25日
本文对当前复制Openai的O1模型功能的方法进行了批判性检查，特别关注广泛但通常未公开的知识蒸馏技术的使用。虽然我们以前的工作（第1部分（Qin等人，2024））探讨了O1复制的基本技术途径，这项研究揭示了O1的API的简单蒸馏，并结合了监督的微调，可以在复杂的数学推理任务上实现卓越的性能。通过广泛的实验，我们表明，基本模型对数万个样本O1延伸的长期思考链的微调优于美国邀请赛数学考试（AIME），其技术复杂性最少。此外，我们的调查范围超出了数学推理，可以探索跨不同任务的O1延伸模型的概括能力：幻觉，安全性和开放域QA。值得注意的是，尽管仅对数学解决问题的数据进行了培训，但我们的模型证明了对开放式质量QA任务的强烈概括，并且在微调后变得明显降低了对无粘液的影响。我们故意将这一发现公开以促进AI研究中的透明度，并挑战该领域中晦涩的技术主张的当前趋势。这种教育的命令不仅代表了技术考虑因素，而且代表了一个基本的人类使命，它将影响AI创新的未来。1相关资源将在https://github.com/gair-nlp/o1-journey上找到。我们的工作包括：（1）蒸馏过程及其有效性的详细技术阐述，（2）一个全面的基准测试框架，用于评估和分类O1复制尝试，基于其技术透明度和可重复性，（3）对痛苦的限制和潜在的限制，我们对痛苦的限制和潜在的风险进行了关键的讨论：我们的分析：crcial crcial crucial：crucial clucial clucial clucial clucial clucial clucial clucial clucial culminates''''''系统很重要，以第一原则思维为基础的研究人员的发展至关重要。
![arxiv：2408.08610v1 [cs.cv] 2024年8月16日](/simg/6\6c88912f88709d9cf4df75a51174ac46e7d7bafc.webp)
arxiv：2408.08610v1 [cs.cv] 2024年8月16日
摘要。本文介绍了我们在ECCV 2024上首次数据集蒸馏挑战的生成轨迹的方法。由于扩散模型已成为生成模型的支柱，因为其高质量的生成效应，我们专注于基于扩散模型的蒸馏方法。考虑到该轨道只能使用Cifar-100和Tiny-Imagenet数据集的生成模型在10分钟内生成固定数量的图像，我们需要使用可以高速生成图像的生成模型。在这项研究中，我们提出了一种基于稳定扩散的新型生成数据集蒸馏方法。特定的是，我们使用SDXL-Turbo模型，该模型可以以高速和质量生成图像。与其他每类只能生成图像（IPC）= 1的扩散模型相比，我们的方法分别可以实现Tiny-Imagenet的IPC = 10和CIFAR-100的IPC = 20。此外，要生成用于CIFAR-100和Tiny-Imagenet的高质量蒸馏数据集，我们将类信息用作文本提示，并为SDXL-Turbo模型发布数据增强。实验性源显示了该方法的有效性，我们在ECCV 2024 DD挑战的生成轨迹中获得了第三名。代码可在https://github.com/guang000/banko上找到。
北京绿色催化和分离的主要实验室，北京材料科学与工程学院化学工程系，北京U
芳香和脂肪液的分离是石化工业中最具挑战性的过程之一。这些分子表现出高度相似的物理和化学特征，使用常规方法提出了明显的挑战。蒸馏（用于工业分离的主要技术）依赖于反复的相变，并且特别是能源密集型的，用于分离复杂的混合物，例如芳香和脂肪族烃。在全球范围内，蒸馏和相关的分离过程近似于消耗10-15％的年能量，这是减少碳排放并推动可持续发展的主要障碍。1鉴于全球能源价格不断上升以及对更严格的环境法规的执行，人们对替代性，节能分离技术的需求不断增加，这可以减轻石化过程的环境足迹。
量子错误校正
Alexei Yu。 kitaev：拓扑量子代码（1996-2003）受到身体保护的量子计算（1997）与非亚伯人Anyons进行计算（1997）CSS-CSS-to-Holdomologicy Dictionary（1998）魔术状态蒸馏（1999-2004）量子电线中的Majorana Modes（2000）Alexei Yu。kitaev：拓扑量子代码（1996-2003）受到身体保护的量子计算（1997）与非亚伯人Anyons进行计算（1997）CSS-CSS-to-Holdomologicy Dictionary（1998）魔术状态蒸馏（1999-2004）量子电线中的Majorana Modes（2000）