XiaoMi-AI文件搜索系统
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根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
表面代码阈值下方的量子误差校正
量子误差校正1-4通过将多个物理量子器组合到逻辑量子位中，提供了达到实用量子计算的途径，其中添加了更多的量子器，将逻辑错误率指数置于指数抑制。但是，仅当物理错误率低于临界阈值时，这种指数抑制才会发生。在这里，我们在我们最新一代的超导处理器柳树：距离-7代码和与实时解码器集成的距离-7代码和距离-5代码上介绍了两个以下阈值表面代码记忆。将代码距离增加2时，我们较大的量子存储器的逻辑错误率被λ= 2.14±0.02抑制，最终以101 Qubit的距离-7代码为0.143％±0.003％误差误差误差。这种逻辑记忆也超出了盈亏平衡，超过了其最佳物理值的寿命2.4±0.3。实时解码时，我们的系统保持低于阈值的性能，在5到100万个周期的距离时，平均解码器延迟为63微秒，周期时间为1.1微秒。我们还将重复代码运行到距离29，发现逻辑性能受到罕见相关误差事件的限制，大约每小时发生一次或3×10 9周期。我们的结果表明设备性能，如果缩放，则可以实现大规模易于故障量子算法的操作要求。
IBM 在量子计算错误检测方面取得重大飞跃
药物；大大加快人工智能系统对自动驾驶和太空旅行等时间敏感型操作的响应时间；优化拥堵城市的交通管制；帮助飞机更好地应对极端湍流；加快天气预报，让当地更好地应对潜在灾难，并优化供应链系统，实现更高效的交付时间并节省成本。
FFPE DNA 显示出两种主要错误特征，它们源自胞嘧啶和甲基胞嘧啶的脱氨作用，可以使用不同的修复策略来缓解
摘要避免由损伤引起的测序错误是准确识别 DNA 样本中中到稀有频率突变的关键步骤。在 FFPE 样本中，胞嘧啶部分的脱氨作用代表了导致 DNA 材料丢失和测序错误的重大损伤。在这项研究中，我们证明，虽然胞嘧啶和甲基化胞嘧啶部分的脱氨作用造成的损伤会导致 C 到 T 的转换升高，但错误概况和调解策略是不同的并且容易区分。虽然胞嘧啶脱氨引起的损伤诱导测序错误是由 NGS 工作流程中常用的末端修复步骤驱动的，但甲基化胞嘧啶脱氨引起的 DNA 损伤是 CpG 位点测序错误的另一个主要因素。尿嘧啶 DNA 糖基化酶和人胸腺嘧啶 DNA 糖基化酶可以分别消除和减轻 FFPE DNA 样本中的两种损伤，从而显著提高中等等位基因频率变异鉴定的测序准确性。
谷歌新量子芯片实现纠错目标
Hartmut Neven 及其同事介绍了最新一代超导量子处理芯片架构 Willow，该架构能够对低于特定量子纠错方法（称为表面代码）的临界阈值的量子纠错。他们的系统在几个小时内运行了多达 100 万个周期，同时实时解码错误并保持其性能。
Google Quantum AI 演示量子记忆系统，可大幅降低错误率
在测试中，研究小组还发现，随着逻辑量子比特数量的增加（在他们的案例中从 72 个跃升至 105 个），该算法在纠正错误方面的表现越来越好。研究小组指出，这一发现表明，增加更多的量子比特将进一步提高纠正能力，从理论上讲，这一方案可以开发出一种错误很少、真正有用的量子计算机。
低维量子纠错开销的下限
量子计算的可行性在很大程度上取决于找到有效的量子误差校正 (QEC) 方案。从理论角度来看，QEC 是量子阈值定理 [ABO97] 的核心，而在实践中，它通常会导致昂贵的开销。部分成本可以归因于需要进行频繁的测量以诊断系统是否出现错误。根据所考虑的架构，这些测量可能难以实现，特别是对于仅限于局部交互的系统。因此，可以访问的可观测量空间受到计算机所在空间的限制。这一观察结果引出了以下自然问题：几何和量子误差校正性能之间的权衡是什么？在空间体积中可以可靠地存储多少信息？在这项工作中，我们表明，当使用量子误差校正时，仅限于几何局部操作和经典计算的架构会产生开销。具体来说，当限制为任意二维局部操作和自由经典计算时，我们表明，操作保护 k 个逻辑量子位的量子代码直至目标误差 δ ，所需的物理量子位数 m 满足
保真度衰减和在随机量子电路中积累的误差
本文研究了随机量子电路中的保真度衰减，重点是掉期操作。所考虑的模型交织了具有任意排列的2量门的层。作者分析了通过故障掉期门的组合实现的2 Quibit门和故障排列的效果。为了易于分析，该模型由可解决的模型替代，其中置换量用π→𝑅π𝑅取代，以从HAAR随机分布中取样。
（G）飞猫奇偶校验用于量子纠错和量子通信
多量子比特奇偶校验是许多量子纠错码的关键要求。与模块化架构兼容的长距离奇偶校验将有助于缓解量子设备在扩大尺寸时对量子比特连接性的要求。在这项工作中，我们考虑了一种架构，其中物理（代码）量子比特以固定自由度进行编码，并使用传播光脉冲的状态选择性相移来执行奇偶校验，由电磁场的相干态描述。我们优化了测量误差（随测量强度（由相干态中的平均光子数设定）减少）与代码量子比特上的误差（由于奇偶校验期间的光子损失而产生）之间的权衡，后者随测量强度的增加而增加。我们还讨论了这些奇偶校验在基于测量的远距离量子比特纠缠态制备中的应用。特别是，我们展示了如何使用三量子比特奇偶校验来准备六量子比特纠缠态。该状态可用作双量子位状态的受控量子隐形传态的通道，或作为共享随机性源，在三方量子密钥分发中具有潜在应用。
通过托特特误差分析的量子计算量子计算的精炼资源估计
对振动分子光谱的准确模拟在常规计算机上很昂贵。与电子结构问题相比，量子计算机的振动结构问题的研究较少。在这项工作中，我们准确地估算了量子量的量子，例如逻辑柜和量子门的数量，这些量子是在实体量子计算机上计算的振动结构所需的。我们的AP-PRACH基于量子相估计，并专注于耐断层的量子设备。除了通用化学化合物的渐近阶段外，我们还对模拟在振动结构计算中所需的量子资源进行了更详细的分析。杠杆嵌套的换向器，与先前的研究相比，我们对猪肉误差进行了深入的定量分析。最终，这项工作是分析振动结构模拟中潜在的量子优势的指南。