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软体机器人储层为物理计算任务进行优化 · arXiv 研究
研究人员开发了一种方法，通过将软体机器人储层的动力学与高性能数字参考模型进行匹配，来共同优化其用于物理储层计算。该方法涉及使用可微分物理模型联合优化物理参数、状态映射和控制系统。在分类和预测任务上进行测试时，与未优化的版本相比，优化后的软体机器人储层在性能上显著提高了 33.7%，同时保持了与数字参考动力学的相似性。
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量子记忆方法增强长序列令牌建模
研究人员开发了QLAM，一种新颖的混合量子-经典记忆机制，旨在增强长序列令牌建模。QLAM将隐藏状态表示为量子态，利用叠加来编码历史信息并实现非经典、全局条件更新。该方法旨在保持状态空间模型的效率，同时丰富其捕获复杂依赖关系的记忆容量。在展平为令牌序列的图像分类基准上的评估表明，QLAM的表现优于循环模型和基于Transformer的模型。