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Grover
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量子人工智能方法通过 Grover 干涉增强 LLM 慢思考
研究人员提出了一种利用量子人工智能原理增强大型语言模型慢思考能力的新方法。这种被称为路径积分慢思考的方法利用 Grover 干涉来管理推理轨迹，使其能够在测量前共存并重新组合。该技术旨在防止策略崩溃，这是经典强化学习中一个常见的问题，即概率集中在少数成功路径上，从而侵蚀了探索性多样性。在滑动拼图的模拟中，这种量子训练方法与经典对照组相比取得了显著更高的准确率，证明了其在保持探索性路径多样性并将其转化为已验证性能方面的潜力。
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IBM硬件上演示的量子密码分析
研究人员已在真实的IBM量子硬件上成功执行了量子密码分析，特别是针对对称密码结构。他们使用Simon算法在IBM的Heron一代处理器上，将Even-Mansour周期恢复的安全参数从N=4扩展到了N=10。该研究还对四种密码设计范式中的五种不同量子攻击进行了基准测试，展示了它们在模拟中最多25个量子比特上的执行情况，并将一个21量子比特的实例提交给硬件。这项工作突出了在创纪录的结构规模上进行真实硬件演示，并提供了一个可复现的基准，同…