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LLMs 在跨语言临床注释投影方面达到最先进水平
arXiv 上发表的一项新研究探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行约束文本生成以实现跨语言临床注释投影。研究表明，基于 LLM 的投影在将临床注释跨六种语言转移方面，显著优于先前的方法，使用 GLM-5.2 时平均严格 F1 分数为 0.9201，使用 Gemma4 31b 时为 0.9133。这种方法为构建多语言临床 NLP 资源提供了一种实用且经济高效的解决方案，减少了对广泛专家注释的需求。
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新的量子编码方法提升神经网络性能
研究人员推出了一种名为基于量子比特的编码（SBQE）的新型量子神经网络数据加载技术。该方法利用硬件的本地资源——量子比特，将数据分布到多个量子态中，从而解决了现有编码方案的局限性。SBQE有效地创建了一个混合态表示，该表示与非线性激活函数线性组合，模仿了多层感知机。在Semeion、Fashion MNIST和MNIST等图像数据集上的基准测试表明，SBQE在不需要数据编码门的情况下，实现了与幅度编码和经典网络相比具有竞争力或更优的测试准确率。