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Nelder–Mead method
Nelder–Mead method
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大型语言模型在工程模拟器校准代理方面展现早期潜力
一项新的研究论文探讨了大型语言模型（LLMs）作为昂贵工程模拟器校准代理的有效性。研究发现，当使用基于物理的错误描述进行提示时，LLMs 最初可以比传统的无导数优化器提出更具信息量的参数更新。然而，这种优势会随着时间的推移和 LLM 的可变性而减弱。一种混合方法，即使用 LLM 来预热传统的优化器，被证明是最有效的，以显著更少的模拟器运行次数实现了目标精度。
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新的搜索方法提高了视觉模型对分布变化的鲁棒性
研究人员开发了一种名为重心锚定权重搜索（Barycentric Anchored Weight Search）的新后处理程序，用于改进微调后的视觉模型。该方法旨在提高模型对分布变化的鲁棒性，而无需额外的梯度训练或增加推理成本。通过构建重心候选权重并执行无导数搜索，该程序使用来自分布外数据的验证反馈来调整合并，其性能优于模型汤（Model Soup）和模型库（Model Stock）等现有方法。
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新的基于QNN的算法推动量子态制备技术发展
研究人员引入了一种新的量子态制备算法，该算法利用基于标准递归块基（SRBB）的量子神经网络（QNN）。该算法利用李代数构建变分量子电路，通过关注SRBB子代数的对角分量来减少CNOT门数量和电路深度。该方法在模拟中对多达4个量子比特表现出高精度，并在真实的量子设备上进行了测试，尽管在更多量子比特数量上存在局限性。