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nitrogen-vacancy (NV) centers
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量子机器学习增强金刚石中的量子传感
一篇新的研究论文探讨了量子机器学习（QML）在增强量子传感方面的应用，特别是在金刚石中的氮-空位（NV）中心用于磁力测量方面。该研究强调了在嘈杂的中等规模量子（NISQ）时代提取可靠数据所面临的挑战，并提出将QML作为一种改进参数估计的方法。通过将磁场传感构建为监督回归任务，该研究将经典机器学习模型与量子核方法模型进行了比较，证明了与仅依赖经典数据或增加模型复杂度相比，利用相干量子态信息可以显著提高QML的性能。
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AI智能体自主控制量子传感实验，已在GPT模型上进行测试
研究人员开发了一种智能体式AI工作流，利用大型语言模型自主进行金刚石中氮空位（NV）中心的量子传感实验。该系统集成了持久的项目记录、定量分析工具和确定性实验控制。在一次演示中，AI智能体成功选择了NV中心，校准了其频率，进行了拉姆齐测量，并进行了Carr-Purcell-Meiboom-Gill测量以研究一个细微特征。该研究还引入了离线基准测试，以独立于硬件执行来评估AI的推理能力，并测试了GPT-5.4、GPT-5.5和GPT-5.…