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Q-RACL

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  1. TOOL · CL_79853 ·

    量子AI框架在约束学习中优先考虑修复而非否决

    研究人员推出了一种新颖的约束学习框架Q-RACL,该框架优先考虑修复而非立即否决不可行候选。该方法接受一个候选者,如果一个修复计划可以恢复可行性和价值,否则提供结构化的拒绝信用。该框架特别针对修复可行性推理是隐藏的场景,例如离散对数问题,通过量子特征访问使其可被量子代理访问。