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大型语言模型的气候变化
摘要 - 气候变化构成了严重的挑战，要求广泛的理解和低碳生活方式意识。大型语言模型（LLMS）提供了解决这一危机的强大工具，但缺乏对其气候危机知识的全面评估。本文提出了一个自动评估框架，以评估LLMS中的气候危机知识。我们采用了一种混合方法来获取数据，将数据综合和手动收集结合在一起，以编译各种问题，包括气候变化的各个方面。利用基于编译的问题提示工程，我们通过分析其生成的答案来评估模型的知识。此外，我们引入了一组全面的指标来评估气候危机知识，从10个不同的角度涵盖了指标。这些指标提供了多方面的评估，从而对LLMS的气候危机理解有细微的理解。实验结果证明了我们提出的方法的功效。在我们利用各种高性能的LLM的评估中，我们发现，尽管LLM具有相当大的气候相关知识，但及时性存在缺陷，表明需要持续更新和改进其气候相关内容。
医疗保健和临床医学中的人工智能
慕尼黑雷（Div>）使用其自由裁量权，最佳判断力和所有合理的努力来编译演讲中包含的信息和组成部分。对于此处包含的任何信息的完整性，正确性，局部性和技术准确性，可能不承担责任。慕尼黑对更新本演示文稿中提供的信息或其他内容或对此进行调整以符合未来事件或发展概不承担任何责任。
使用同时吸收栅极吸收的最佳量子映射
摘要 - 在实现量子误差校正（QEC）之后，Quantum计算机专注于嘈杂的中间尺度量子（NISQ）应用。与需要QEC的众所周知的量子算法（例如Shor's或Grover的算法）相比，NISQ应用具有不同的结构和属性，可以利用编译。编译的关键步骤是将程序中的Qubits映射到给定量子计算机上的物理Qubit，这已被证明是一个难题。在本文中，我们提出了OLSQ-GA，这是一种最佳的量子映射器，具有同时交换闸门吸收期间的关键特征，我们表明这是NISQ应用程序非常有效的优化技术。与其他最先进的方法相比，量子近似优化算法（QAOA）是一个重要的NISQ应用，OLSQ-GA可将深度降低高达50.0％，将深度降低100％，这转化为55.9％的法律改善。OLSQ-GA的溶液最优性是通过精确的SMT公式实现的。为了获得更好的可伸缩性，我们以初始映射或交替匹配的形式增强了方法，从而使OLSQ-GA加快了272倍的速度，而没有最佳损失。
24-0109核心网络案例研究V2
“我的五旬节去撰写报告时，曾经睁开眼睛，因为这对他们来说是最糟糕的部分，即使他们知道这是业务最重要的部分。现在他们实际上喜欢报告的写作，因为这在至关重要的时候是一项简单的舒适任务。尽管他们想破解而不是编译报告，因为这是对他们技能的更有价值的使用，但同时他们知道可交付成果是最重要的部分，并代表了他们的所有努力。”
经济活动的国内生产总值
通过合并新的数据源，改进的估计方法以及适用的国际标准，定义和分类的变化，从而提高了香港的GDP统计数据的质量，这是GDP编译框架上连续研究和开发的结果。这符合国际实践，即连续提高GDP统计数据的质量和可靠性。在非例行修订练习中，整个GDP及其组件可能会根据练习的范围进行修订
在超导量子比特上实现量子计算
量子计算利用量子力学进行计算，超导量子比特是目前实现量子计算机的更成熟的技术。在本文中，我们描述了量子处理器单元 (QPU) 的实现，该单元用于通过使用信号发生器在超导量子比特设备上以微波脉冲的形式执行指令并执行量子比特读出。我们进一步扩展 QPU 作为执行量子比特表征任务（例如光谱和退相干测量）的平台，以确定和优化执行量子门操作的工作参数。我们还展示了 QPU 在执行量子比特实验中的用途，例如高斯和因式分解以确定整数的因数和贝尔不等式测试以检查一对量子比特之间的纠缠强度。我们在将量子电路编译成微波脉冲序列以供 QPU 执行时弥合了量子计算和量子比特硬件之间的鸿沟。讨论了编译过程以及硬件限制和编译前优化程序。最后，我们展示了一个执行变分量子算法的示例，并将该示例分解为从用户提供的量子电路到将在 QPU 上执行的脉冲序列的所有层。
机器学习推断的全栈评估...
[1] F. Bellard，“ Qemu，快速和便携式动态翻译器。”，在Usenix年度技术会议上，Freenix Track，第1卷。41，pp。10–5555，美国加利福尼亚，2005年。[2]“ Spike Risc-V ISA模拟器。” https://github.com/riscv- software-src/riscv-isa-sim。访问：2024-03-12。[3] J. L. Power和等，“ Gem5模拟器：20.0+版本”，Corr，Vol。ABS/2007.03152，2020。[4] C. Lattner和等，“ MLIR：针对域特定计算的缩放编译器基础架构”，2021年（CGO），pp。2–14，IEEE，2021。[5] C. Lattner和V. Adve，“ LLVM：终身计划分析与转型的汇编框架”，CGO2004。，pp。75–86，IEEE，2004年。[6] H.-I.C. Liu，M。Brehler，M。Ravishankar，N。Vasilache，B。Vanik和S. Laurenzo，“ Tinyiree：从编译到部署到部署的嵌入式系统的ML执行环境”，IEEE Micro，第1卷。 42，否。 5，pp。 9–16，2022。C. Liu，M。Brehler，M。Ravishankar，N。Vasilache，B。Vanik和S. Laurenzo，“ Tinyiree：从编译到部署到部署的嵌入式系统的ML执行环境”，IEEE Micro，第1卷。42，否。5，pp。9–16，2022。
参数化量子电路的等效性检验
变分量子算法已被引入作为一类有前途的量子-经典混合算法，它已经可以通过采用参数化量子电路与当今可用的嘈杂量子计算硬件一起使用。考虑到量子电路编译的非平凡性质和量子计算的微妙性，验证这些参数化电路是否已正确编译至关重要。已经存在处理无参数电路的既定等效性检查程序。但是，尚未提出能够处理带参数电路的方法。这项工作填补了这一空白，表明可以使用基于 ZX 演算的等效性检查方法以纯符号方式验证参数化电路的等效性。同时，可以利用参数化电路固有的自由度，用传统方法有效地获得不等式证明。我们实现了相应的方法并证明了最终的方法是完整的。实验评估（使用 Qiskit 提供的整个参数化 ansatz 电路库作为基准）证明了所提方法的有效性。该实现是开源的，作为等效性检查工具 QCEC（https://github.com/cda-tum/qcec）的一部分公开可用，该工具是慕尼黑量子工具包（MQT）的一部分。
QDMI——量子设备管理接口
摘要 — 量子计算是一项很有前途的技术，它需要复杂的软件堆栈将最终用户连接到各种可能的量子后端。然而，当前的软件工具通常是针对单个平台进行硬编码的，缺乏能够自动检索和适应不同平台不断变化的物理特性和约束的动态接口。随着新硬件平台的频繁推出，其性能每天都在变化，这构成了严重的限制。在本文中，我们展示了一个概念和一个原型实现的接口，称为量子设备管理接口 (QDMI)，它通过明确连接软件和硬件开发人员来解决这一问题，调解他们相互竞争的利益。QDMI 允许硬件平台以标准化的方式提供其物理特性，软件工具可以查询这些数据以相应地指导编译过程。这使得软件工具能够自动适应不同的平台并针对特定的硬件约束优化编译过程。QDMI 是慕尼黑量子软件堆栈 (MQSS) 的核心部分——一个复杂的软件堆栈，用于将最终用户连接到各种可能的量子后端。 QDMI 作为开源软件在 https://github.com/Munich-Quantum-Software-Stack/QDMI 上公开提供。
魔术状态蒸馏和量子化学量子算法中的栅极汇编
用于量子化学的量子算法绘制分子中电子的动力学与耦合自旋系统的动力学。为了达到有趣分子的化学准确性，必须应用大量的量子门，这意味着需要进行量子误差校正和易于断层的量子计算。可以通过门编译的一组易于故障的通用操作来构建任意耐断层操作。量子化学算法是通过使用猪排公式分解耦合自旋系统的动力学来编译的，并使用Cli效法操作和单值旋转合成分解的动力学，并通过最终近似于单质量旋转的单个质量旋转序列，并通过单位固定器单位单位单位Qubit Bit Bit Bit Bit Bit Bit Bite。某些容忍故障的门取决于被称为魔术状态的特定单量状状态的制备。结果，门汇编和魔术状态蒸馏对于解决量子计算机上的量子化学问题至关重要。我们回顾了最近的进展，这已经提高了通过数量级来提高栅极汇编和魔术状态蒸馏的效率。