Stefano Martina PhD

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。