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Cunningham
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LLM引导的初始化加速量子-经典医学图像分类
研究人员评估了AdaInit，一种使用大型语言模型初始化量子神经网络参数的方法，证明了其在加速混合量子-经典医学图像分类方面的有效性。在NVIDIA CUDA-Q上对DMR-IR乳腺X线摄影数据集进行的测试中，AdaInit在初始化时实现了比随机方法高14.6倍的梯度方差。这导致收敛速度提高了160倍，将训练时间从176秒减少到1.1秒，同时保持了分类准确性。
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提出用于AI验证的新加密和系统方法
研究人员正在提出验证AI系统可信度的新方法。一种方法涉及加密有效性证书，它允许AI行为附带可独立验证的策略遵守证明，而无需验证者信任或重新执行AI的计算。另一个系统概述侧重于一种用于低信任环境（如国际AI军备控制协议）的隐私保护、可追溯的AI计算验证系统，强调将性能硬件与安全关键的信任计算基分离。