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知识UCHICAGO-芝加哥大学
2通过Qutrits对量子电路的渐近改进6 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3先前的工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.1 qudits。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.2概括的to奥利门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.4电路构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4.1密钥直觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4.2概括的to奥利门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.5应用于算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.5.1人工量子神经元。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.5.2 Grover的算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.5.3增量器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.5.4算术电路和Shor的算法。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5.5误差校正和容错性。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.6模拟器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.6.1噪声模拟。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 2.6.2模拟器fifi city。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2.7噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.7.1偶然的噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 2.7.2超容器QC。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 24 2.7.3被困的离子171 yb + qc。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 2.8结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.9讨论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.10客户噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31 2.10.1通用噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31 2.10.2超导QC。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 2.10.3被困的离子171 yb + qc。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 div>
使用Wikipedia知识
自然的语言理解和产生已经取得了长足的进步，但持续的幻觉问题破坏了模型输出的可靠性。用外部知识来源（例如Wikipedia）介绍了检索提示的一代（RAG），提出了一种新颖而重要的方法来增强生成内容的事实准确性和连贯性。通过动态整合相关信息，Mistral模型表明了精度，回忆和整体响应质量的重大改进。本研究为减轻幻觉提供了一个强大的框架，为在关键应用程序中部署可靠的AI系统提供了宝贵的见解。全面的评估不足以提高抹布的潜力，以提高大语言模型的性能和可信度。
知识与糖尿病患者在...
在受访者中，有59.8％的人没有发现在日常生活中遵守规定的饮食繁重。但是，有40.2％的人考虑饮食后的障碍。这一发现与Ouedraogo在Ouagadougou的研究[5]一致，那里有58.2％的患者报告说饮食需求非常苛刻。这些障碍归因于饮食的高昂成本，难以打破旧习惯，避免在社交活动中歧视的愿望以及工作场所的挑战。这些因素，加上某些食物的昂贵成本（例如蔬菜），使饮食持续了困难。在Sophie Azambourg的研究[13]中，大多数从业者提到缺乏患者实施饮食建议的动力，并强调了改变患者饮食习惯的困难。
