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量子至上
叠加意味着每个量子都可以同时代表“ 1”和“ 0”。纠缠意味着叠加态处于叠加状态的速度可以彼此相关。也就是说，一个量子的状态（无论是1还是0）可以取决于另一个量子的状态。这意味着颗粒保持连接，以便在一个距离上执行的动作会影响另一个粒子，即使在大距离隔开时。如此激怒的阿尔伯特·爱因斯坦（Albert Einstein）的现象称其为“远处的怪异动作”。使用这两个原则，Qubits可以充当更复杂的开关，从而使量子计算机能够以允许他们解决使用当今计算机难以管理的困难问题的方式运行。根据研究，量子处理器花了200秒来执行一项计算，该计算本来可以通过世界上最快的超级计算机“ summit”来完成的。
量子至上：数据中心转型
量子计算机最近在超越传统计算机方面取得了重大进展。例如，仅使用 54 量子比特处理器，量子计算机就能够在 200 秒内完成目标计算，而传统计算机通常需要至少 10,000 年才能完成。由于量子计算机如此强大，我们当前的加密标准可能会在几分钟内被破解。这将导致数据中心基础设施发生变化，使用量子网络和量子安全，能够直接与量子计算机交互，同时保持数据安全。量子计算机也非常高效；量子处理器使用大约 1.5kW 的功率，而普通服务器机架使用 5 到 10kW 的功率。在 1.5kW 中，大部分功率仅用于冷却目的。这种转变将推动数据中心进入传统计算机无法实现的新用例。
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。
白人至上文化——Tema Okun
完美主义者往往无法从错误中吸取教训，或者说他们很少或根本不会从错误中吸取教训 • 倾向于找出错误之处；几乎没有能力找出、指出和欣赏正确之处 • 通常是内心的感受，换句话说，完美主义者无法欣赏自己的出色工作，更多的时候只是指出自己的缺点或“失败”，专注于不足之处和错误，而不是从中吸取教训；这种人内心不断自我批评。 解药：培养一种欣赏的文化，组织花时间确保人们的工作和努力得到赞赏；建立一个学习型组织，每个人都会犯错，而这些错误提供了学习的机会；创造一个人们能够认识到错误有时会带来积极结果的环境；将人与错误区分开来；在提供反馈意见时，总是先谈做得好的事情，然后再提出批评；在提出批评时，要求人们提供如何做不同事情的具体建议；要意识到成为自己最严厉的批评者并不能真正改善工作，往往会导致团队士气低落，也不能帮助你或团队认识到从错误中吸取教训的好处
人工智能、人类认知和意识至上
意识的计算意义是一个重要且可能比意识难题更容易处理的研究主题，因为人们可以通过算法或复杂性分析等方法来研究意识与计算能力之间的相关性。在文献中，意识被定义为作为一个代理（即人类或蝙蝠）的感觉，具有诸如感质、意向性和自我意识等现象属性。缺乏这些属性将被称为“无意识”。大型语言模型（LLM）（例如 ChatGPT）的最新成功引发了有关人类意识处理的计算意义的新问题。尽管来自生物系统的实例通常表明智力和意识之间存在稳健的相关性，但某些意识状态似乎存在而没有明显的智力存在。另一方面，人工智能系统似乎表现出没有意识的智能。这些例子似乎表明自然和人工系统中意识和智能之间可能存在分离。在这里，我回顾了一些关于人类意识过程的计算意义的突出观点，并确定了几个可能只属于意识的认知领域，例如灵活的注意力调节、对新环境的稳健处理、选择和决策、以综合方式反映广泛感官信息的认知，以及最后可能涉及无意识过程的具身认知。与这些以灵活和临时判断和选择为特征的认知任务相比，人类通常无意识地处理充分获得的知识和技能，这与以下观点一致：在大型数据集上预先训练的 LLM 所展示的计算原则上可以在没有意识的情况下进行处理，尽管人类的对话通常是有意识进行的，同时意识到听觉感受以及所说内容的语义。我讨论了在感知、语言和驾驶等领域将需要有意识进行的计算与可以无意识进行的计算区分开来这一理论和实践上的重要问题。我提出意识至上的概念类似于量子至上，这将有助于在生物学上实际的时间和资源限制内识别可能只存在于意识中的计算。我探索了支持假设的意识至上的可能机制。最后，我讨论了本文所涵盖的问题与人工智能协调的相关性，其中人工智能和人类的计算需要协调。
对抗暴力的白人至上主义（第四部分）
恐怖主义威胁的性质（无论是国际还是国内）仍在不断演变。当今对我们国土的最大恐怖主义威胁来自孤狼或小团体，他们通常在网上激进化，并试图用易得武器攻击软目标。我们看到这些威胁体现在国内暴力极端分子（“DVE”）和本土暴力极端分子（“HVE”）身上，这两种不同的威胁都发生在美国。那些试图实施暴力犯罪行为以实现源于国内影响（如种族或民族偏见、反政府或反权威情绪）的社会或政治目标的个人被称为 DVE，而 HVE 则是主要受外国恐怖组织鼓舞但未接受这些组织个人指导的个人。
缩小“量子霸权”差距：实现真正的……
我们在新型神威超级计算机上开发了一个基于张量的高性能随机量子电路模拟器。主要创新包括：（1）近乎最优的切片方案和兼顾复杂度和计算密度的路径优化策略；（2）三级并行方案，可扩展到约 4200 万个核心；（3）融合排列和乘法设计，可提高各种张量收缩场景的计算效率；（4）混合精度方案，进一步提升性能。模拟器有效扩展了可模拟 RQC 的范围，包括 10 × 10（量子比特）×（1+40+1）（深度）电路，并能保持 1.2 Eflops（单精度）或 4.4 Eflops（混合精度）的性能，成为经典量子电路模拟的新里程碑；并将Google Sycamore的模拟采样时间从之前宣称的10000年缩短至304秒。
量子计算霸权需要多少个量子比特？
量子计算霸权论证描述了量子计算机执行传统计算机无法完成的任务的方式，通常需要某种与传统计算的局限性相关的计算假设。一个常见的假设是多项式层次结构（PH）不会崩溃，这是 P ̸ = NP 命题的更强版本，这导致的结论是，对某些量子电路系列的任何经典模拟所需的时间缩放都比电路大小的任何多项式更差。然而，这个结论的渐近性质使我们无法计算这些量子电路必须具有多少个量子比特，才能使它们的经典模拟在现代经典超级计算机上无法解决。我们改进这些量子计算霸权论证，并通过施加非崩溃猜想的细粒度版本来执行此类计算。我们的前两个猜想 poly3-NSETH( a ) 和 per-int-NSETH( b ) 采用了特定的经典计数问题，这些问题与 F2 上的 n 元 3 次多项式的零点数量或 n × n 整数值矩阵的永久项有关，并断言解决这些问题的任何非确定性算法都需要 2cn 个时间步长，其中 c ∈{a,b}。第三个猜想 poly3-ave-SBSETH( a ′ ) 断言了类似的命题，即平均情况算法存在于复杂度类 SBP 的指数时间版本中。我们分析了这些猜想的证据，并论证了当 a = 1/2、b = 0.999 和 a ′ = 1/2 时它们是合理的。