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使用最大基数匹配问题对量子退火进行基准测试
我们对量子退火 (QA) 与模拟退火 (SA) 进行了基准测试，重点关注问题嵌入到 D-Wave 量子退火器的不同拓扑上的影响。我们研究的一系列问题是最大基数匹配问题的特别设计实例，这些问题很容易通过经典方法解决，但对于 SA 来说很难，而且实验发现，对于 QA 也不容易。除了使用多个 D-Wave 处理器外，我们还通过数值求解时间相关的薛定谔方程来模拟 QA 过程。我们发现嵌入问题可能比非嵌入问题困难得多，并且某些参数（例如链强度）对于找到最佳解决方案可能非常有影响。因此，找到良好的嵌入和最佳参数值可以大大改善结果。有趣的是，我们发现尽管 SA 在解决非嵌入问题方面取得了成功，但与我们在 D-Wave 量子退火器上取得的成果相比，嵌入版本获得的 SA 结果相当差。
联邦运输资产管理计划
“确保使用系统的质量控制和质量保证程序来保持检查计划的高度准确性和一致性。QA 计划包括对检查团队的定期现场审查、对项目经理和团队负责人的定期桥梁检查进修培训以及对检查报告和计算的独立审查。”结构和桥梁部门通过其质量控制和质量保证计划满足这些 NBIS 要求。2008 年，VDOT S&B 制定了信息和指导备忘录 (IIM) IIM-S&B-78，描述了桥梁安全检查 QC/QA 计划，该计划要求如下：根据 NBIS，项目经理和团队负责人必须成功完成 FHWA 批准的综合桥梁检查培训课程；在 VDOT 内，所有桥梁安全检查人员将在从事桥梁检查工作的前五年内成功完成国家公路研究所 (NHI) 课程“在用桥梁安全检查”(FHWA-NHI-130055)； VDOT S&B 还要求检查人员每五年成功完成一次 NHI 课程“桥梁检查进修培训”；水下检查员必须满足 NBIS 和 VDOT“潜水安全手册”中规定的培训要求。中央办公室和各区都有责任审查和验证检查报告和库存数据。区和中央办公室人员在现场和办公室审查期间发现的差异均记录在书面报告中并与所有相关方共享。中央办公室对九个区桥梁检查项目中的八个进行了年度 QA 审查。对样本桥梁的负载额定值进行审查是 QA 审查的关键组成部分。此外，中央办公室水下检查工程师还安排水下检查 QA/QC 现场审查。
![arXiv:2109.08006v3 [cs.AI] 2021 年 11 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4fcb830248cd3f99a25326b2b1663ac275ee39f0.png)
arXiv:2109.08006v3 [cs.AI] 2021 年 11 月 5 日
人工智能 (AI) 的一个重要方面是能够以逐步的“算法”方式进行推理，并可以检查和验证其正确性。这在问答 (QA) 领域尤为重要。我们认为，问答中的算法推理挑战可以通过人工智能的“系统”方法有效解决，该方法的特点是混合使用符号和亚符号方法，包括深度神经网络。此外，我们认为，虽然具有端到端训练管道的神经网络模型在图像分类和语言建模等狭窄应用中表现良好，但它们本身无法成功执行算法推理，尤其是当任务跨越多个领域时。我们讨论了一些值得注意的例外情况，并指出当问答问题扩大到包括其他需要智能的任务时，它们仍然受到限制。然而，深度学习和机器学习总体上确实在推理过程中发挥着重要作用。在本立场文件中，我们提出了一种用于 QA 的算法推理方法，即深度算法问答 (DAQA)，该方法基于这种 AI 系统应该具备的三个理想特性：可解释性、可泛化性和鲁棒性，并得出结论，通过混合 AI 和组合 AI 的组合可以最好地实现这些特性。
探索在财务文本中回答的多语言和生成大语言模型的有效性
本文研究了Fincausal 2025共享任务中使用大型语言模型（LLMS）进行财务因果关系检测，这是对生成和多语言问题答案（QA）任务的努力。我们的研究采用了生成性和歧视方法，利用GPT-4O用于生成质量质量质量和基本基础式的，XLM-ROBERTA-LARGE和XLM-ROBERTA-BASE，用于跨英语和西班牙数据集的多语言质量检查。数据集由财务披露组成，问题反映了因果关系，并与直接从文本得出的提取答案配对。使用序列答案相似性（SAS）和精确匹配（EM）指标进行评估。虽然XLM-Roberta-large模型取得了最佳总体表现，但在English中排名第五（SAS：0.9598，EM：0.7615），西班牙语中排名第四（SAS：0.9756，EM：0.8084），在11个团队中，我们的结果也很高，在11个团队中，也可以强大的结果。值得注意的是，GPT-4O在几乎没有的设置中取得了令人鼓舞的结果，SAS得分接近了微调判别模型的分数，表明尽管缺乏特定于任务特定的微调，但生成性的AP可以提供竞争性能。此比较强调了一般LLM作为强大的多功能替代方案的潜力，用于复杂的质量质量质量质量因果关系检测。
量子退火器的近似近似
许多工业界感兴趣的问题都是 NP 完全的，随着输入规模的增加，计算设备的资源会迅速耗尽。量子退火器 (QA) 是一种物理设备，旨在利用自然界的量子力学特性来解决这类问题。然而，它们与经典机器上的高效启发式算法和概率或随机算法相竞争，后者允许找到大型 NP 完全问题的近似解。虽然 QA 的第一批实现已经投入商业使用，但它们的实际好处还远未得到充分开发。据我们所知，近似技术尚未受到广泛关注。在本文中，我们探讨了如何为量子退火程序系统地构建不同程度的问题近似版本，以及这如何影响结果质量或给定一组量子比特上较大问题实例的处理。我们在不同的开创性问题上展示了模拟和真实 QA 硬件上的各种近似技术，并解释了结果，以更好地理解当前和未来量子计算的现实能力和局限性。
高相干通量偶极子作为 D-Wave 的 QPU 的探针......
鉴于人们对通量钅的兴趣日益浓厚，以及 D-Wave Quantum 在构建通量类量子比特量子技术方面的丰富经验，我们已着手开展一项研究计划，利用通量钅的独特性质，用于 D-Wave Quantum 的所有技术开发。主要动力是制造通量钅，作为“黄金标准”高相干通量类量子比特，可用于表征 D-Wave Quantum 的 QA 量子处理单元 (QPU) 电磁环境。但是，我们也在使用早期的通量钅测试电路来验证通量钅在未来 QA 和 GMQC 技术中的潜在用途。本报告总结了由 D-Wave Quantum 制造的单个通量钅电路获得的一些结果，并在我们的一个 QA QPU 低温系统中进行了测量。我们观察到，我们的通量相干时间与科学文献中报道的二维电路几何结构的最新水平相当。我们还观察到非常低的有效量子比特温度，这是迄今为止文献中报道的最佳温度之一。后一个观察结果证明了 D-Wave Quantum 的 QPU 环境的工程质量。
EQUAL：通过注入受控扰动来提高量子退火器的保真度
量子退火器 (QA) 是单指令量子机，只能从能量函数（称为哈密顿量）的基态进行采样。要执行程序，需要将问题转换为嵌入在硬件上的哈密顿量，然后运行单个量子机器指令 (QMI)。即使 QMI 运行了数千次试验，硬件中的噪声和缺陷也会导致 QA 得到次优解决方案。由于 QA 的可编程性有限，用户在所有试验中都执行相同的 QMI。这会导致所有试验在整个执行过程中都受到相似的噪声影响，从而导致系统偏差。我们观察到系统偏差会导致次优解决方案，并且无法通过执行更多试验或使用现有的错误缓解方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了 EQUAL（E nsemble QU antum A nnea L ing）。EQUAL 通过向程序 QMI 添加受控扰动来生成 QMI 集合。在 QA 上执行时，QMI 集合可使程序避免在所有试验中遇到相同的偏差，从而提高解决方案的质量。我们使用 D-Wave 2000Q 机器进行的评估表明，EQUAL 可将基线与理想值之间的差异缩小平均 14%（最高可达 26%），而无需任何额外试验。EQUAL 可以与现有的错误缓解方案相结合，进一步缩小基线与理想值之间的差异，平均缩小 55%（最高可达 68%）。
场地建立管理计划
表 2-1：AF1（早期工程）的绩效结果 ...................................................................................................... 4 表 3-1：与 SEMP 相关的批准条件 .............................................................................................................. 6 表 3-2：与本计划相关的主要 REMM ............................................................................................................. 9 表 3-3：与本计划制定相关的 TfNSW QA 规范要求 ............................................................................. 10 表 4-1：场地建立活动 ...................................................................................................................... 12 表 5-1：AF1（早期工程）建立和运营的筛选评估摘要 ............................................................................................. 19 表 6-1：可能性标准 ............................................................................................................................. 25 表 6-2：风险评估矩阵 ............................................................................................................................. 26 表 6-3：场地建立初步风险评估 ............................................................................................................. 27 表 7-1：相关的 TfNSW QA 暂停点 ............................................................................................................. 42 表7-2：已识别记录................................................................................................................ 44
