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RNA功能和结构预测的大规模基础模型
最初被边缘化为从DNA到蛋白质的信息流中的中间体，RNA已成为现代生物学的明星，拥有精确治疗，基因工程，进化起源以及我们对基本细胞过程的理解。但是，RNA既多产，又是一家信息商店，一种使者和催化剂，涵盖了许多含有许多功能和结构性类别的催化剂。解密RNA的语言不仅对于对其生物学功能的机械理解，而且对于加速药物设计而言很重要。朝向这个目标，我们引入了AIDO.RNA，这是AI驱动数字有机体中RNA的预训练的模块[1]。aido.RNA包含16亿个参数，在单核苷酸分辨率下对4200万个非编码RNA（NCRNA）序列进行了培训，并且在一系列全面的任务上，在包括结构预测，遗传调节，跨种类的分子功能和RNA序列设计上实现了最先进的性能。aido.RNA在域适应后，学会了建模蛋白质翻译的基本部分，即蛋白质语言模型近年来受到广泛关注的蛋白质模型。更广泛地，aido.RNA暗示了生物序列建模的一般性以及利用中央教条来证明许多生物分子表示的能力。模型和代码可通过https://github.com/genbio-ai/aido和拥抱脸的模型Generator获得。
![arxiv：2402.03046v1 [cs.lg] 2024年2月5日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a507fe74de897f4ac46fa9a4ad0531192be26d34.webp)
arxiv：2402.03046v1 [cs.lg] 2024年2月5日
1拥抱面孔2德雷克塞尔大学3大学。里昂，中心里昂，CNRS，INSA LYON，UCBL，LIRIS，UMR 5205 4 SNT，卢森堡大学5德国航空航天中心（DLR）RMC，德国Weßling，德国6 Araya Inc.马里兰州大学公园10 Nvidia 11 Snap Inc. 12麦吉尔大学计算机科学学院13 Polytech Montpellier DO 14 Zhejiang University 15计算机科学系16普渡大学，普渡大学16汉港汉密大学伦敦大学17大学伦敦大学17伦敦大学17伦敦大学17伦敦大学17伦敦大学伦敦大学18章Vidyasirimedhi科学技术研究所（Vistec）22南安普敦大学23大学。里尔，Inria，CNRS，Centrale Lille，UMR 9189 - Cristal 24 Saint-Gobain Research Paris 25国际信息技术研究所，印度海得拉巴，印度海得拉巴，26 AICROWD SA 27 AICROWD SA 27 VALEO驾驶援助研究28纽约大学29 SEA AI LAB 30 SEA AI LAB 30 INFORMATICICS INFORMATICS，FENDICLE UNIOCLATICIC巴塞尔34密歇根大学35 UC Berkeley
DIV申请后呼叫2025VDEF.pdf
该职位是由BPI与ISIR（CNRS，Sorbonne University）和Make.org合作的数字共享计划中的研究项目的一部分。许多国际学术和工业合作伙伴完成了该财团（拥抱面，Genci，Mozilla，Berkman Klein Center等）“民主共享”。“民主共享”计划在两年的社会学，政治学，自然语言处理和工程学的两年期间汇集了数十名研究人员和工程师，以开发和自由地分享适用于民主辩论空间的AI偏见的评估模型。目的是在这种特定情况下表征这些偏见，提供评估模型，并在遵守既定民主原则的培训LLM上进行培训。除了文献中已经有充分记录的人口偏见之外，我们将特别关注语言模型的忠诚度，以指向贡献者在审议平台上表达的观点。在这种情况下，大型语言模型有望增加和简化更多的公民参与。对话式机器人确实可以通过总结漫长的辩论来促进参与，如果公民被误归对，或者简单地将其翻译成包括不同语言的贡献者。但是，这些应用程序（通过其应用程序上下文）也要求高度警惕。该项目特别旨在防止这些“翻译”行动可能对参与和民主辩论的质量进行的潜在偏见，并通过精确表征它们并提出衡量它们的工具。成功的候选人将加入科学专业的研究人员，工程师和设计师的跨学科团队，与Cevipof和学者在Médialab的媒体研究中与政治科学家团队合作。他们自然会与项目财团的工程师和计算机科学家紧密合作。
朗顿人 - 坎特伯雷 - 西蒙·朗顿
仍然开着笨重的车，坦率得像手镯和手镯相互碰撞的声音，手指分开发出快速广告的声音，然后猛地冲出车门，她站起来时手臂的凸起在边缘上晃动，她叉腰穿过花裙子穿过停车场，再次摸索着找笔、找钱包，在低效中寻找艺术。睁大眼睛，自由自在，“我女儿是不是喝太多水了？我是不是在用他永远答应读完的散文，让我的儿子保持干净，他自己太忙了，无暇顾及？”在无聊之前，他会在包带上表演杂技，缺乏灵活性，但用双手抱膝的爱弥补了这一点，只有一辆四轮驱动车现在适合一个天真的逝去者的长腿。我从来不知道房间会不够用，助理会询问他的衣服颜色，我最爱的人会对我保持沉默，我长大的方式现在听起来会不合时宜，恐怖的浴室是新的绿色山丘。一堆堆因邮寄而破裂的瓷砖保持不平衡，马蝇睡在窗户里，在灯光下死去，烟雾缭绕的杂工在看不见的现场阻止入侵者，而渴望机智的邻居们给一个诚实的女人制造了挑战，她开着自己的车，躺在砾石或肥鹅卵石上，不受灰色砌块和光滑胶囊文化的影响；只有在父亲约翰离开后，她才会动摇。就像孤独的火柴使火灾不可避免一样，更神奇的是房子仍然屹立不倒，而那种红色的表情却没有机会。睡在树上，阳光发现自己很忠诚，用她真正的智慧与一架飞机的高度相匹配，她知道她的飞地肯定只能是她自己和她的音乐，只有她能听到，直到你停下来。
非学校学生、教职员工的 COVID-19 指南 ...
2022 年 8 月 19 日更新 以下指南建议校园内与感染者密切接触或怀疑或已确诊感染 COVID-19 的学生、教师和工作人员（医护人员除外）采取行动。这些行动旨在保护校园人口的健康和安全，不作为医疗指导。什么是接触？对于 COVID-19，密切接触的定义是，从发病或检测呈阳性前 2 天开始，直到该人被隔离，无论是否戴口罩，在 24 小时内与感染者在 6 英尺以内的距离内累计至少 15 分钟的任何人。密切接触还包括直接接触传染性体液（如被咳嗽喷到）、与他人直接身体接触（触摸、拥抱或亲吻）或在没有适当的个人防护设备 (PPE) 的情况下触摸可能已被病毒污染的表面或物体（例如共用门把手或桌子、餐具或饮水器皿）。运动时等呼吸急促或大声说话、唱歌或喊叫可能会增加病毒颗粒传播的距离并增加病毒传播的风险。长时间待在封闭空间（如教室）中，即使不在 6 英尺以内也可能被视为密切接触。密切接触通常不包括短暂的互动，例如从人身边走过。但是，如果您曾在教室中与感染 COVID-19 的学生或老师共处，则您将被视为接触过病毒。主管/顾问说明 怀疑自己感染 COVID-19 的员工或学生应自行填写自我报告表，主管或教职顾问也可以使用 COVID-19 自我报告表报告其员工/学生的疑似或已知 COVID-19 病例。犹他大学接触者追踪团队将合并所有重复记录。对于确诊的 COVID-19 病例（检测结果呈阳性），盐湖县卫生局或犹他大学的接触者追踪人员将正式确认并通知“密切接触者”。主管/教职顾问应：
常见问题：Monkeypox（MPOX）| nj.gov
我可以去当地的实验室，例如LabCorp接受MPOX的测试吗？尽管有商业测试，但必须由医疗保健提供者收集标本并发送到实验室。Labcorp，Quest和其他正在进行测试的实验室不会进行自我参考的步行攻击，以进行MPOX测试。患者应与其医疗保健提供者联系，以找出他们可能负责的测试成本。NJDOH的MPOX测试可在无成本上获得，但是访问医疗保健提供者可能会有成本。患者可以在该州附近的几个联邦合格医疗保健中心之一寻求低成本的医疗服务。MPOX的亲密接触和随意接触有什么区别？紧密的接触可以包括诸如长时间的面对面对话之类的东西，您可能已经接近呼吸液滴，接吻，拥抱，皮肤对皮肤接触（触摸，按摩，彼此彼此坐着，双臂或腿部不穿衣服，亲密接触，性接触，性活动等）。随意联系正在与不涉及任何紧密联系的人花费时间。这可能是很多事情，例如在商店里经过人们，与朋友一起散步，在同一个办公室工作，父母走进教室等。如果有症状，该怎么办？如果您有新的皮疹或其他MPOX症状，请参阅医疗保健提供者。避免与他人的密切联系（包括亲密接触），直到医疗保健提供者看到您参加考试。如果您认为有可能有MPOX，请在长时间与他人近距离接近时戴口罩。避免与任何人进行密切联系，包括性或亲密接触，直到您看到您的医疗保健提供者看到您为止。皮疹应用长袖或裤子覆盖，以避免碰到他人。避免与宠物或其他动物密切接触，直到您看到医疗保健提供者为止。如果您正在等待测试结果，请执行相同的步骤。如果您的测试是积极的，请与其他人保持孤立，直到皮疹愈合，所有结ab都掉落了，并且已经形成了完整的皮肤。如果您必须离开您要隔离的房间，请务必戴口罩并穿着覆盖尽可能多皮肤的衣服（长袖，裤子等）
genai和反托拉斯：在不确定性时期轻轻踩踏
* Paul Gilbert和Riccardo Tremolada是Cleary Gottlieb Steen＆Hamilton LLP的律师。本文中表达的观点是个人的，不归因于公司或其客户。所有错误，遗漏和观点都是作者自己的。1 See Regulation 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations 300/2008, 167/2013, 168/2013, 2018/858, 2018/1139 and 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, 2016/797 and 2020/1828 （人工智能法），PE/24/2024/REV/1 OJ L，2024/1689，2024年7月12日，Refitals 99和105。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。 它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。 3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。 参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No. 1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。 4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。 5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。 6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No.1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。7公司活跃在Genai领域中，例如，例如Aleph Alpha，Bloom（拥抱面），Claude（Anthropic），Cohere，Gemini和Gemma和Gemma（Google），拐点AI，Llama（Meta），各种版本的Mistral AI，Midjourney，Midjourney，sentability AI和Titan（titan）和Titan（Amazon）。8 See M. Heikkilä, “AI is at an inflection point, Fei-Fei Li says”, MIT Technology Review , 14 November 2023, available at: https://www.technologyreview.com/2023/11/14 /1083352/ai-is-at-an-inflection-point-fei-fei-li-says/ .9 Polaris, “Generative AI Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report, By Component (Software and Services); By Technology; By End-Use; By Region; Segment Forecast, 2023—2032”, 2023, available at: https://www.polarismarketresearch.com/industry-analysis/generativeai-market .10实际上，经济的每个部门都将从Genai中受益。Genai已经在整个经济体中许多部门都在改变商业实践和生产力。它在科学研究中也越来越有价值，从而实现了扩展科学家能力的复杂模型。参见，例如，Z.另请参见J. Seo等人，“避免使用深度增强学习的融合等离子体撕裂的不稳定性”，626自然，746-751（2024）。高盛在2023年进行的研究估计，Genai工具有可能在未来10年内向GDP增加7％，这相当于大约7万亿美元。11参见McKinsey，“生成AI的经济潜力：下一个生产力边界”，2023年，第24页，可在以下网址获得：https：//www.mckinsey.com/~/~/~/mmedia/mckinsey/mckinsey/business %20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/the%20economic%20potential%20of%20generative%20ai%20the%20next%20productivity%20frontier/the-economic -potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.pdf .参见高盛（Goldman Sachs），“生成AI可以将全球GDP提高7％”，2023年4月5日，网址为：https：//www.goldmansachs.com/insights/Articles/generative-generative-generative-could-could-raise-glaise-global-global-global-gdp-by-7-percent.html。12 Genai行业应被理解为“ Genai模型的价值链”，其中可能包括以下市场：筹码制造，云基础设施的提供，数据许可，特定类型的AI劳动力的供应，生产力的供应，生产力的供应，供应特定的CHATBOT服务，特定手机助理服务的供应，供应特定的手机数字助理服务等。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。13虽然竞争执法在维护竞争性的Genai市场中的作用很重要，但应注意的是，与这些技术有关的市场动态和竞争的发展方式很容易受到许多其他因素的影响，包括对与竞争不同的政策方面的监管，例如AI安全，数据和版权法。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。
什么是软件开发
处理过时的软件已成为包括开源行业在内的各个行业的紧迫问题。本期为软件工程研究人员提供了机会，有机会适应传统的程序分析技术，以应对重构和现代化挑战。生成AI的进步已经为代码生成，翻译和错误修复以及其他任务开辟了新的途径。公司渴望探索可扩展的解决方案，以进行自动测试，重构和代码生成。本教程旨在提供旧软件现代化的概述，并在AI辅助软件和生成AI的兴起中强调了其意义。它将讨论由整体遗产代码和系统引起的行业挑战，引入建筑范式以现代化的老化软件，并突出需要注意的研究和工程问题。Daniel Thul等人，Xue Han等人，Daiki Kimura等人，Oytun Ulutan等人和Shivali Agarwal等人的研究论文。展示了解决旧软件现代化的重要性。这项工作有可能推动软件工程的创新，使IBM这样的公司能够开发最先进的解决方案。IBM研究在过去一年中在AI，量子计算，半导体和基本研究方面取得了长足的进步。该组织在全球12位实验室中的3,000名研究人员推动了科学领域的界限，并设想了以前似乎不可能的计算和扩展思想中的新可能性。我们的开发路线图将使我们走向这一未来。在过去的一年中，IBM研究在革新企业内的AI能力方面发挥了关键作用。就像AI在短时间内在我们的日常生活中深深地根深蒂固一样，世界上大多数有价值的业务数据仍然锁定在无法访问的格式中，例如PDF和电子表格。在2024年，IBM Research领导了该公司主要AI发行的指控，该公司旨在满足拥有数百万最终用户的企业。亮点之一是在五月的Think上推出了TruxStlab，这是一个开源项目，通过启用新知识和技能的协作添加来简化微调LLM。IBM Research和Red Hat之间的这种合作导致了Red Hat Enterprise Linux AI的功能强大的工具。TenchERTLAB脱颖而出，因为其能够允许全球社区创建和合并更改LLM的能力，而无需从头开始重新培训整个模型。此功能使全球人们更容易找到使用LLMS解决复杂问题的创新方法。此外，IBM Research还使用TerchandLab改善了其开源花岗岩模型，该模型随后于10月发布。在IBM Research的数据和模型工厂中设计和培训了新的花岗岩8B和2B模型。这些企业级模型的执行方式类似于较大的基础模型，但对于诸如抹布，分类，摘要，实体提取和工具使用的企业至关重要的任务成本的一小部分。在12月，IBM发布了其花岗岩3.1型号，每种型号的上下文长度为128K。经过超过12万亿代币的高质量数据培训，这些模型对其数据源具有完全透明的开源。花岗岩3.1 8b指示模型显着提高了其前身的性能改进，并在其同行中占据了拥抱面孔OpenLLM排行榜基准的平均得分之一。此外，IBM发布了一个新的嵌入模型系列，这些模型提供了12种语言的多语言支持，类似于它们的生成性。作为较早的Granite 3.0发射的一部分，Granite Guardian也是开源的。这使开发人员可以通过检查用户提示和LLM的响应来实施安全护栏，以了解社交偏见，仇恨言论，毒性，亵渎，暴力等风险。我们继续使用AI模型来推动界限，尤其是与抹布技术配对时。这种组合使我们能够评估背景相关性，回答相关性和扎根。我们的最新花岗岩3.1型号是8B强大的巨头，可提供无与伦比的风险和损害检测功能。我们还升级了我们的花岗岩时间序列模型，该模型以十倍的利润优于更大的模型。这些进步对于试图根据历史数据准确预测未来事件的企业尤为重要。与传统的LLM不同，我们的花岗岩TTM（TinyTimemixers）系列提供紧凑而高性能的时间序列型号，现在可以在Beta版本的Watsonx.ai的时间表预测API和SDK的Beta版本中提供。这个新的8B代码模型还具有对代理功能的支持。我们相信，我们的开源社区在这些模型中看到了价值，迄今为止，拥抱面孔的下载量超过500万。我们的下一代代码助理，由花岗岩代码模型提供支持，为C，C ++，GO，Java和Python等语言提供通用编码帮助。除了我们的内部软件开发管道改进外，在某些情况下增强了90％的增长，Granite代码模型现在还通过Instana，Watsonx Struckestrate和Maximo等产品中的产品，业务和行业4.0自动化为新的用例，为新的用例提供了动力。我们的花岗岩型号现在可以在包括Ollama，LM Studio，AWS，Nvidia，Google Vertex，Samsung等的各种平台上使用。建立在花岗岩3系的成功基础上，我们正在努力实现一个未来，AI代理可以通过称为Bee的开源框架可以轻松地解决业务需求。这使代理商可以快速开发业务应用程序。与美国国家航空航天局合作开发的气候和天气模式，用于跟踪重大的环境问题，例如西班牙的洪水破坏，亚马逊森林砍伐以及美国城市的热岛。我们很自豪地庆祝由IBM和META共同创立的AI联盟一年，旨在推动开放和负责的AI开发。该计划已发展为23个国家 /地区的140名成员，为负责任的模型，AI硬件和安全计划组成工作组。随着对AI的需求的增长，很明显，传统的CPU和GPU正在努力与这些模型的复杂性保持同步。我们需要创建从一开始设计的新设备，以有效地处理AI需求。IBM在半导体和基础设施中揭示了2024年在半导体和基础设施研究团队中发生的一些重大突破，重点是规模。8月，IBM揭开了Spyre，这是一种新的AI ACELERATOR芯片，用于子孙后代的Z和Power Systems，灵感来自AIU原型设计和Telum Chip的工作。这一突破是在意识到AI工作流程需要极低的AI推断后的突破。spyre具有32个单独的加速器芯，并包含使用5 nm节点工艺技术生产的14英里电线连接的256亿晶体管。芯片设计为聚集在一起，为单个IBM Z系统添加了更多的加速器核。与Spyre一起，企业可以在Z上部署尖端的AI软件，同时受益于IBM Z的安全性和可靠性。IBMResearch也一直在探索更有效地服务模型的方法。去年，该团队推出了其脑启发的AIU Northpole芯片，该芯片将记忆和加工单元共同取消，拆除了Von Neumann瓶颈。今年，在Northpole的硬件研究人员与AI研究人员之间的合作中，该团队使用Northpole用于生成模型创建了一个新的研究系统。该团队的潜伏期低于1毫秒的延迟，比下一个节能的GPU快了近47倍，而能量却减少了近73倍。另一个重大突破是在共包装光学领域的。此设备可以在硅芯片边缘的高密度光纤束，从而可以通过聚合物纤维进行直接通信。IBM Research Semiconductors部门中的一个团队生产了世界上第一个成功的聚合物光学波导，将光学的带宽带到了芯片边缘。该团队证明了光通道50微米的音高的可行性，这比以前的设计尺寸减少了80％。IBM研究人员在芯片设计和制造方面取得了重大突破。 他们开发了一种使用250微米螺距的新设备，该设备可能会缩小至20-25微米，从而大大增加带宽。 这项创新可能会导致AI模型的更快培训时间，并有可能节省能源，等同于每年为5,000个美国房屋供电。 此外，IBM的团队在缩小晶体管和使用Rapidus技术的2纳米过程设备方面取得了进步。 他们通过2纳米工艺成功构建了芯片，可以进行复杂的计算而不会过多的能耗。 这些突破增强了纳米片多VT技术，以替代当前的FinFET设备。 团队还使用高NA EUV系统从事EUV光刻，这使设计高性能逻辑设备可以扩展纳米片时代，并使未来垂直堆叠的晶体管超过1 nm节点。 IBM已经证明了降至21 nm螺距的线条的金属化，从而使铜达马斯斯互连的集成能够继续进行。 这些创新不仅是研究的努力；它们将变成可以大规模部署以解决实际业务问题的产品。IBM研究人员在芯片设计和制造方面取得了重大突破。他们开发了一种使用250微米螺距的新设备，该设备可能会缩小至20-25微米，从而大大增加带宽。这项创新可能会导致AI模型的更快培训时间，并有可能节省能源，等同于每年为5,000个美国房屋供电。此外，IBM的团队在缩小晶体管和使用Rapidus技术的2纳米过程设备方面取得了进步。他们通过2纳米工艺成功构建了芯片，可以进行复杂的计算而不会过多的能耗。这些突破增强了纳米片多VT技术，以替代当前的FinFET设备。团队还使用高NA EUV系统从事EUV光刻，这使设计高性能逻辑设备可以扩展纳米片时代，并使未来垂直堆叠的晶体管超过1 nm节点。IBM已经证明了降至21 nm螺距的线条的金属化，从而使铜达马斯斯互连的集成能够继续进行。这些创新不仅是研究的努力；它们将变成可以大规模部署以解决实际业务问题的产品。例如，IBM Spyre已经可用，将是下一代IBM Power 11的组成部分。AIU Northpole和共包装的光学设备在加拿大Bromont的IBM设施进行了测试和硬化。IBM量子通过整合量子和经典系统来解决复杂问题，从而加速其对混合计算的愿景。今年，该公司在推进其可扩展故障量量子计算机的路线图方面取得了长足的进步。在量子开发人员会议上，IBM展示了其进度，包括从高达5,000台门的运营中获得了苍鹭量子电路的精确结果。揭幕了一种新的，改进的苍鹭芯片，拥有156吨和出色的性能，错误率下降到8x10^-4。此外，IBM在创新方面取得了重大进步，包括使用Crossbill和L-COUPLER的M耦合器与火烈鸟的开发。这些突破使量子计算机更接近可扩展性和容忍性。此外，Qiskit V1.0是作为稳定版本发布的，巩固了其作为世界上最出色的量子软件开发套件的位置。此版本提供了改进的稳定性，并为Qiskit的60万开发人员提供了更长的支持周期。此外，还编译了一个名为Benchpress的基准集合，以准确演示Qiskit的性能。在针对其他量子软件（包括TKET，BQSKIT和CIRQ）的基准测试测试中，Qiskit在性能方面出现了明确的赢家，完成了比任何其他量子SDK的测试。IBM对创新的承诺可以追溯到80年前的成立。平均而言，在移动电路时，Qiskit的速度比TKET少54％。我们的软件工具集<div> Qiskit已经超越了性能SDK，以支持运行实用程序尺度量子工作负载的整个过程。这包括编写代码，后处理结果以及两者之间的所有内容。该工具集现在涵盖执行大规模工作负载所需的开源SDK和软件中间件。Qiskit Transpiler服务，更新的Qiskit Runtime Service，QISKIT AI Code Assistan Service，Qiskit Serverless和Qiskit功能等新功能使用户能够在更高的抽象级别访问高性能的量子硬件和软件。Qiskit功能，特别是将量子计算带给更广泛的受众群体的潜力。这是一项编程服务，允许用户在导入功能目录并传递其API令牌后，在IBM量子处理器和IBM Cloud上运行工作负载。该服务应用错误抑制和缓解措施，然后返回结果。通过结合软件和硬件突破，我们制作了以量子为中心的超级计算的第一个真实演示。我们与Riken合作发表了一篇论文，将此范式定义为超级计算，可以优化跨量子计算机和高级经典计算簇的工作。在我们的实验中，我们使用了多达6,400个fugaku超级计算机的节点，以帮助IBM Heron QPU模拟分子氮和铁硫簇。我们有信心，如果我们与古典HPC社区合作，我们可以在未来两年内实现量子优势。由于以量子为中心的超级计算出现，我们设想在一些最难的计算任务中协助经典计算机（反之亦然）的量子计算机。当前的加密方法取决于计算机将大数字分为主要因素的困难，随着数字的增长，这变得越来越具有挑战性。计算机科学家认为，研究人员已经证明，一台复杂的量子计算机可以通过应用Shor的算法在几个小时内破解RSA-2048加密，这对于计算机对于能够将大于2048位的数字的计算值至关重要。为了解决这一问题，IBM Research开发了三种新的数字签名算法-ML-KEM，ML-DSA和SLH-DSA，它们已被NIST接受竞争。为了确保平稳过渡到后量子后时代，IBM量子安全团队创建了一个用于网络弹性的路线图。这涉及了解组织的加密格局，确定需要更换的领域以及分析依赖性。企业可以使用诸如IBM量子安全探险家之类的工具来发现加密文物，生成密码材料清单（CBOM）并分析相关漏洞。IBM还为几项国家级计划做出了贡献，包括日本的Rapidus项目，该计划旨在使用芯片和高级包装以及AI驱动的Fab Automation开发2 NM芯片。此外，IBM与几个国家合作，以帮助他们确保其计算未来。在瑞士，IBM与Phoenix Technologies合作，在其位置安装了端到端的云AI超级计算机。该系统能够从数十个gpus扩展到数十个GPU，并具有IBM突破，例如基于IBM存储量表的灵活的基于RDMA的网络和高性能存储系统。使用OpenShift容器平台和OpenShift AI构建了云本地AI平台，可根据需要提供对WATSONX.AI的访问。IBM设置为全球主权AI Cloud Solutions的动力，从Kvant AI开始，该解决方案旨在提供特定于行业的AI应用程序。该公司还将通过投资其Bromont设施来加强与加拿大和魁北克政府的合作伙伴关系，从而巩固北美芯片供应链的未来。此外，IBM半导体研究导致了纳米片技术和2 nm节点等突破，并且新的NSTC EUV加速器将位于Albany Nanotech综合体。IBM还通过开设其在欧洲的第一个量子数据中心并与Riken合作安装IBM量子系统两个，从而在全球扩展量子计算。该公司还将IBM系统带到韩国和法国，同时与西班牙，沙特阿拉伯和肯尼亚等政府合作开发特定语言的AI模型并监视造林工作。托马斯·沃森（Thomas Watson）认为，从制表机，尺度和打孔时钟的早期，投资研究的价值。IBM继续发现新的想法和设计工具，以满足不断变化的行业需求，从而巩固了其作为计算领域的领导者的地位。 这个开创性的研究机构致力于推动现代科学的界限并取得渐进的进步。IBM继续发现新的想法和设计工具，以满足不断变化的行业需求，从而巩固了其作为计算领域的领导者的地位。这个开创性的研究机构致力于推动现代科学的界限并取得渐进的进步。IBM研究：八十年前的科学突破的遗产，哥伦比亚大学教授华莱士·埃克特（Wallace Eckert）领导了沃森科学计算实验室IBM Research成为前身的建立。在1956年，IBM建立了一个专门的研究部门，到本世纪末，他们需要更多的空间来探索迅速发展的计算世界。我们通过在我们的思想实验室中构建创新的解决方案来启动我们的旅程，以塑造计算的未来。在这里，研究人员与来自不同背景的专业人员合作，以解决看似不可能的项目。我们的内部工具（如花岗岩模型）被用来增强我们的产品，而代理框架为Qiskit供电代理。最近的合作导致了加速的发现，回应了托马斯·沃森（Thomas Watson）80年前的开拓精神。我们应对未来80年的挑战时，下一章的创新就在未来。