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World File Search System蒸馏
如何提高两个纠缠量子比特之间的保真度......
摘要 — 在量子计算中，使用高保真度纠缠量子比特对在两个系统之间进行通信至关重要。为了提高两个纠缠量子比特之间的保真度，人们使用一种称为蒸馏的技术。蒸馏协议有很多种。1995 年，Bennet 等人发表了一篇论文 [1]，其中介绍了一种名为 BBPSSW 的协议。1996 年，Deutsch 等人发表了一篇新论文，进一步改进了该协议，其中介绍了一种名为 DEJMPS 的新协议。最后，在 2008 年，Campbell 和 Benjamin 发表了一篇论文，介绍了一种使用光子损耗蒸馏纠缠量子比特对的最终新方法。为了将每个协议与另一个协议进行比较，我们将对每个协议进行解释。然后，将从四个不同的点对这三个协议进行比较。这些是输入灵活性 1 、成功蒸馏的概率、每次迭代的保真度改进和效率 2 。经过比较可以得出结论：DEJMPS 是总体最佳的协议，因为它在上述四点中总体排名最高。
量子资源的概率变换
由于难以确定性地操纵量子资源，因此通常需要使用概率协议，但对其能力和局限性的描述却一直缺乏。我们通过引入一种遵循非常强的单调性的新资源单调性来开发一种解决此问题的通用方法：它可以排除任何量子资源理论中状态之间的所有转换（概率或确定性）。这使我们能够对状态转换施加根本限制，并限制概率协议相对于确定性协议的优势，从而大大加强了以前的发现并扩展了最近的禁行定理。我们应用我们的结果来获得概率蒸馏协议的错误和开销的界限的显着改进，可直接应用于纠缠或魔法状态蒸馏等任务，并且可通过凸优化进行计算。在广泛的资源类别中，我们加强了我们的结果，以表明单调性完全控制概率转换——它是状态可转换性的必要和充分条件。这赋予单调性直接的操作解释，因为它可以通过任何概率操作协议精确量化资源提炼任务中可实现的最高保真度。
单渠道EEG
摘要 - 本文提出了一种基于多通道多域（MCMD）的知识蒸馏算法，用于使用单渠道EEG进行睡眠停滞。同时在提出的算法中学习了来自不同领域和不同渠道的知识。在拟议的工作中使用了多通道预训练和单通道微调方案。从源域中的不同通道中的知识转移到目标域中的单渠道模型。预先训练的教师学生模型方案用于将知识从多渠道教师模型提炼到单个通道学生模型，并结合了目标域中的输出传输和中间特征传递。所提出的算法达到了86.5％的最新单渠道睡眠登台精度，仅来自状态的多通道模型的0.6％恶化。与基线模型相比，有2％的改善。实验结果表明，来自多个域（不同数据集）和多个通道的知识（例如EMG，EOG）可以转移到单渠道睡眠阶段。索引术语 - 睡眠分期，转移学习，知识蒸馏，单渠道脑电图，脑部计算机界面
![arXiv:2405.07155v2 [cs.CV] 2024 年 11 月 12 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a950b131d362b47fd5ae1cd14876a3bec7368c35.webp)
arXiv:2405.07155v2 [cs.CV] 2024 年 11 月 12 日
在多模态学习中，某些模态比其他模态更有影响力，而它们的缺失会对分类/分割准确性产生重大影响。为了应对这一挑战，我们提出了一种新方法，称为元学习模态加权知识蒸馏（MetaKD），该方法可以使多模态模型即使在关键模态缺失的情况下也能保持高精度。MetaKD 通过元学习过程自适应地估计每种模态的重要性权重。这些学习到的重要性权重指导成对模态加权知识蒸馏过程，允许高重要性模态将知识迁移到低重要性模态，从而即使缺少输入也能实现稳健的性能。与该领域以前的方法通常针对特定任务且需要进行重大修改不同，我们的方法旨在以最少的调整完成多项任务（例如分割和分类）。在五个流行数据集（包括三个脑肿瘤分割数据集（BraTS2018、BraTS2019 和 BraTS2020）、阿尔茨海默病神经成像计划 (ADNI) 分类数据集和 Audiovision-MNIST 分类数据集）上的实验结果表明，所提出的模型能够大幅超越比较模型。
![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。
Alper Kamil Bozkurt -UMD计算机科学
我的研究重点是通过神经符号表示，规范和验证来增强AI在机器人和自主系统中的可信度。我的目标是解决与现代RL相关的问题，例如缺乏逻辑理解，意外后果以及与安全，安全性和可靠性有关的问题。我目前的工作集中于通过对预训练（大型）模型的细胞调整和蒸馏来提取结构化知识或符号代表。
制造技术简介
正如我们在第1.1.1节中讨论的那样，大多数集成电路都是用硅制造的。因此，我们的重点是制造硅设备。为制造设备，硅必须以结晶形式为没有任何缺陷。它必须非常纯净。仅允许PPB的命令（仅零件十亿）的杂质。 2.1.1硅硅的纯化在自然界中大量可用于Sio 2（Sand）的形式，该形式形成了地壳的20％。 冶金级硅（MGS）是通过在碳弧炉中还原（以岩石形式可用的Sio 2的晶体形式）获得的。 MGS电子级硅（EGS）的是通过蒸馏过程获得的。 例如，本质上是多晶。 它由1 ppb的杂质组成。 （每10亿或10 9硅原子1不良杂质）。 2.1.2晶体生长仅允许PPB的命令（仅零件十亿）的杂质。2.1.1硅硅的纯化在自然界中大量可用于Sio 2（Sand）的形式，该形式形成了地壳的20％。冶金级硅（MGS）是通过在碳弧炉中还原（以岩石形式可用的Sio 2的晶体形式）获得的。是通过蒸馏过程获得的。例如，本质上是多晶。它由1 ppb的杂质组成。（每10亿或10 9硅原子1不良杂质）。2.1.2晶体生长
![arxiv：2101.12190v2 [Quant-ph] 22 Sep 2021](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1053115d13f432dfd228ebf1d66091e9e8bef726.webp)
arxiv：2101.12190v2 [Quant-ph] 22 Sep 2021
分布式量子信息处理对于构建量子网络和实现更广泛的量子计算至关重要。在此制度中，几个空间分开的各方共享一个多部分量子系统，最自然的操作是本地操作和经典通信（LOCC）。作为量子信息理论和实践的关键部分，LOCC导致了许多重要方案，例如量子传送。但是，由于LOCC的棘手的结构和近期量子设备设定的限制，设计实用的LOCC协议是具有挑战性的。在这里，我们介绍了LOCCNET，这是一个机器学习框架，促进协议设计和优化，用于分布式量子信息处理任务。作为应用程序，我们探讨了各种量子信息任务，例如纠缠蒸馏，量子状态歧视和量子通道模拟。我们发现具有明显改进的协议，特别是与量子信息感兴趣的量子状态有关的纠缠蒸馏。我们的方法为探索纠缠及其在机器学习中的应用开辟了新的机会，这将使我们对LOCC的力量和局限性有可能增强我们的理解。LOCCNET的实现可在Paddle Quantum中获得，这是一种基于PaddlePaddle Deep Learning Platform的量子机学习Python软件包。
云边缘协作分布式增强学习
摘要 - 深度强化学习（DRL）的前进使训练各种强大的代理在实时环境中执行复杂的任务成为可能。使用下一代通信技术，与进化的DRL代理进行云边缘协作人工情报服务可能是一个重要的情况。但是，在同一DRL方案中具有不同属性和体系结构的代理可能不兼容，并且训练它们是耗时的或需要资源的。在本文中，我们设计了一种新颖的云边缘协作DRL培训框架，该培训框架命名为“频率转移”在线，这是一种新方法，可以通过与最小数据互动的最小数据互动，而不依赖于climpepality of-efl-eflimpeal of-efl datataSetsets clus in the Edge的在线DRL代理在边缘的融合。在其中，我们提出了一种新颖的算法独立于在线RL代理的知识蒸馏算法，通过利用预训练的模型以及代理与环境之间的界面来传递多种异构药物的蒸馏知识。广泛的实验表明，我们的算法可以以双重到速度的速度加速各种在线代理的收敛性，并在不同的环境中获得可比的奖励。