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DisCoCat
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量子电路赋能多模态AI在组合概念上的泛化能力
研究人员开发了Mu-DisCoCat，一个利用变分量子电路在多模态AI系统中实现组合概念泛化（CoCoGen）的新框架。该方法通过将传统组合语义模型的扩展瓶颈映射到量子电路上来解决这些问题。该框架从图像-文本对中学习对象表示，然后利用这些表示来理解多对象场景中的关系，展示出比现有基线更高的分布外准确率。在嘈杂的量子模拟器和IBM Marrakesh处理器上的实验表明，硬件执行的模型与模拟保真度保持了很强的相关性，预示着其在近期量子硬件…
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LLM助力量子NLP进行金融情感分析
研究人员探索了使用大型语言模型（LLM）对金融句子进行预处理，以供量子自然语言处理（QNLP）模型使用，特别是分布组合范畴（DisCoCat）框架。这种LLM辅助改写旨在将复杂句子简化为与DisCoCat兼容的格式，从而降低计算成本。实验表明，使用特定提示的GPT-4.1 mini取得了最高的准确率，优于仅使用低复杂度句子的基线。该研究表明，LLM改写可以提高DisCoCat处理中等复杂度输入的可用性，并强调了提示设计和过滤对于金融情…