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测试和学习量子Juntas几乎是最佳的 *
1简介认证和表征量子系统的动态行为是物理学中的基本任务，通常通过量子过程断层扫描（QPT）来实现[CN97]。但是，QPT非常有资源密集型。例如，所有已知的方法用于学习任意n- Qubit统一操作员的经典描述（给定的黑框查询访问），都需要对单位[GJ14]进行ω（4N）查询。另一方面，如果我们要测试统一是否具有特定的特定属性，则可以显着降低这种复杂性。这自然会导致我们考虑理论计算机科学中研究良好的财产测试框架[GOL10，BY22]。属性测试的设置（在统一动态的背景下，与本文有关）如下：给定甲骨文访问1对单位运算符U及其逆U†的设置，我们的目标是确定您是否具有某个属性或与每个单位运算符的“远处” 2，使用少量的属性使用对Oracles的呼叫来满足每个属性。我们还允许算法以一些较小的概率输出不正确的答案。在此模型中已经研究了单一动力学的几种自然特性，例如通勤性，对角度，保利（Pauli）的成员身份等。，我们将有兴趣的读者转到Montanaro和De Wolf在量子属性测试[MDW16]的调查第5.1节中，以获取更多信息。像Montanaro和Osborne [Mo10]一样，我们将统一的K -Junta称为量子K -Junta，以将其与K -Junta Boolean函数（或简单的Boolean K -Junta）区分开来。我们对这里进行测试感兴趣的属性是作为k -junta：我们说，如果仅对n个qubits的k起作用，则n qubit unition U是k -junta（对于正式定义，请参见definition 2.2）。作为一种特殊情况，量子k -juntas的概念捕获了研究的良好测试问题，如果布尔函数f：{0，1} n→{0，1}是k -junta（cf.问题1.3）。
![arxiv：2411.16489v1 [cs.cl] 2024年11月25日](/simg/g:\will\search\icon\source\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。
BAA 呼叫 N00014-23-S-BC05 - 修订 0001
I. 简介 本公告介绍了海洋战场水雷战和海洋工程系统科学与技术 (S&T) 工作，名为“物理和网络层原型”，隶属于 N00014-23-S-B001 工作，是海军和海军陆战队科学与技术的 FY23 长期广泛机构公告 (BAA)，可在 https://www.nre.navy.mil/work-with-us/funding-opportunities/announcements 找到。提案的提交、评估以及研究补助金和合同的发放将按照上述 BAA 中所述进行。本公告的目的是引起科学界对 (1) 将要研究的领域、(2) 2023 年 2 月 10 日的机密行业日，供对此领域感兴趣的人进行对话，以及 (3) 提交白皮书和完整提案的计划时间表。二。主题描述 提议的主题将探索和开发用于多种空中、地面和地下系统的海底多模态通信范例。PNLP 计划将致力于硬件（调制解调器和测试框架）和软件（包括新波形）的开发，以支持有人和无人驾驶车辆的海底多模态通信。 背景：优化和定制海底资产之间的通信能力长期以来一直是环境优先的范例。有人和无人资产推动着通信范例，并可以利用环境获得集体利益。这项工作代表了海底多模态通信技术发展的演变，以实现持久性和针对特定环境的定制环境增益。 目标：海军研究办公室 (ONR) 有兴趣收到有关支持海上通信硬件和软件技术的技术提案。这项工作希望在海底环境和通过空气-水界面为资产之间提供有保证的、优化的通信。硬件和软件技术解决方案都应解决摄取和转换不同通信模式的能力，并针对其呈现的环境对其进行优化。 III。行业日 ONR 将于 2023 年 2 月 10 日在佛罗里达州巴拿马城海滩的海军水面作战中心巴拿马城支队举办行业日。参加无需注册费。行业日将提供所需的具体信息
BAA 呼叫 N00014-23-S-BC05 - 修订 0004
I.简介 本公告描述了一项名为“物理和网络层原型”的海洋战场水雷战和海洋工程系统科学与技术 (S&T) 工作，该工作属于 N00014-23-S-B001 工作，是海军和海军陆战队科学与技术的 FY23 远程广泛机构公告 (BAA)，可在 https://www.nre.navy.mil/work-with-us/funding-opportunities/announcements 找到。提案的提交、评估以及研究补助金和合同的发放将按照上述 BAA 中所述进行。此公告的目的是引起科学界的关注：(1) 待研究领域、(2) 2023 年 2 月 10 日的机密行业日，供对此领域感兴趣的人进行对话，以及 (3) 提交白皮书和完整提案的计划时间表。II.主题描述 拟议的主题将探索和开发用于多种空中、地面和地下系统的海底多模态通信范例。PNLP 计划将进行硬件（调制解调器和测试框架）和软件（包括新波形）开发，以支持有人驾驶和无人驾驶车辆的海底多模态通信。背景：优化和定制海底资产之间通信的能力长期以来一直是环境优先的范例。有人和无人资产推动着通信范式，并可以利用环境获得集体利益。这项工作代表了海底多模态通信技术发展的演变，以实现持久性和针对特定环境的量身定制的环境增益。目标：海军研究办公室 (ONR) 有兴趣收到有关支持海上通信硬件和软件技术的技术提案。这项工作希望在海底环境和通过空气-水界面提供资产之间有保证的、优化的通信。硬件和软件技术解决方案都应解决吸收和翻译不同通信模式的能力，并针对其呈现的环境对其进行优化。III.行业日 ONR 将于 2023 年 2 月 10 日在佛罗里达州巴拿马城海滩的巴拿马城支队海军水面作战中心举办行业日。参与无需注册费。行业日将提供所需的具体信息
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本杰明·塔姆（Benjamin Tam），博士，澳大利亚昆士兰州大学自治机器人的自适应行为选择，2023年3月。Adam Pettinger博士，使用负担能力原始人来增强德克萨斯大学奥斯汀分校的机器人操纵任务自治和执行，2023年3月。Jeroen de Maeyer博士，受约束的最终效果路径下面：基于抽样的计划算法和基准测试框架，Ku Leuven，2021年11月。Andrew Short，博士，基于抽样的运动计划与联系人，沃隆隆大学，2020年6月。 Bryce Willey，MS，在2018年8月莱斯大学合并了机器人路径计划中的采样和优化。 Zachary Kingston，MS，一个基于限制抽样计划的统一框架，莱斯大学，2017年11月。 戴夫·科尔曼（Dave Coleman），博士，改善使用经验的运动计划的方法，科罗拉多大学博尔德大学，2016年12月。 Stephen Butler，MS，《时间 - 最佳轨迹生成问题》的一般算法，莱斯大学，2016年11月。。 Ryan Luna，博士，在复杂领域的机器人运动计划中结合了离散和连续的推理，莱斯大学，2016年5月。。 Devin Grady，博士，运动计划，与机器人任务中的不确定信息，莱斯大学，2013年12月。。Andrew Short，博士，基于抽样的运动计划与联系人，沃隆隆大学，2020年6月。Bryce Willey，MS，在2018年8月莱斯大学合并了机器人路径计划中的采样和优化。Zachary Kingston，MS，一个基于限制抽样计划的统一框架，莱斯大学，2017年11月。戴夫·科尔曼（Dave Coleman），博士，改善使用经验的运动计划的方法，科罗拉多大学博尔德大学，2016年12月。Stephen Butler，MS，《时间 - 最佳轨迹生成问题》的一般算法，莱斯大学，2016年11月。Ryan Luna，博士，在复杂领域的机器人运动计划中结合了离散和连续的推理，莱斯大学，2016年5月。Devin Grady，博士，运动计划，与机器人任务中的不确定信息，莱斯大学，2013年12月。