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Quadratic unconstrained binary optimization
Quadratic unconstrained binary optimization
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量子 QUBO 框架提升医学图像分割可扩展性
研究人员开发了一种新颖的基于超像素的 QUBO 框架,以提高量子增强医学图像分割的可扩展性。该方法通过使用 SLIC 将像素分组为感知上有意义的区域,解决了 QUBO 公式中问题规模增长的重大挑战。新方法在 INbreast 乳腺钼靶图像上展示了 4.2% 的分割质量提升和 33 倍的加速,同时大幅减小了问题规模并符合当前量子退火器的连接限制。
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QUBO 优化解决了 RAG 问答中的证据选择问题
研究人员开发了一种新颖的证据选择方法,用于检索增强问答 (RAG),将其表述为二次无约束二元优化 (QUBO) 问题。该方法旨在通过平衡相关性、需求覆盖率和其他因素,来改进互补证据段的选择,这对于复杂的多跳问题至关重要。QUBO 选择器提供了一种经济高效且可扩展的替代 LLM 选择器的方法,在 HotpotQA 基准测试上取得了有竞争力的性能,并指明了 RAG 管道的未来方向,即保留 LLM 用于语义处理,同时使用专用求解器进行上下文选择。