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Quantum diffusion models
Quantum diffusion models
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量子扩散模型利用物理学和硬件噪声实现生成式AI
研究人员开发了新的受物理学启发的生成式AI模型，这些模型利用了量子特性，特别是量子随机游走和真实量子硬件的内在噪声。这些模型旨在提高经典生成式AI的性能。一种方法通过比纯经典动力学更低的Fréchet Inception Distance，展示了MNIST图像生成能力的提高。第二种方法利用IBM量子设备的噪声生成图像，这表明量子噪声可以成为未来大规模量子生成式AI算法的宝贵资源。
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量子电路在人工智能生成模型中展现出潜力和挑战
研究人员正在探索将量子电路集成到人工智能模型中，特别是在图像合成和量子电路优化等生成任务方面。一项关于量子电路合成的研究发现，虽然Transformer模型可以为某些量子电路实现高保真度，但由于自回归漂移，它们在离散门方面难以实现精确等价，尽管数据缩放和推理时间策略可以部分缓解。另一项研究调查了在扩散模型中使用变分量子电路进行图像生成，发现其性能与经典模型相当，但没有明显的参数效率优势。这项工作还识别并解决了基于分数的模型中量子调制器…