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Superconducting Qubits and Quantum Resonators
Superconducting Qubits and Quantum Resonators
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新的QCalEval基准测试对量子校准图上的视觉-语言模型进行评估
研究人员推出了QCalEval，这是一个新的基准测试，旨在评估视觉-语言模型（VLMs）在多大程度上能够理解量子计算校准图。该基准测试包含243个样本，涵盖了各种量子计算实验类型，并使用零样本和上下文学习方法进行评估。初步结果表明，虽然前沿的闭源模型表现良好，但许多开放权重模型在多图像上下文学习方面存在困难，并且仅通过监督微调并不能完全弥合这一差距。
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元学习框架HAML助力超导量子比特哈密顿量约简
研究人员开发了HAML（Hamiltonian Adaptation via Meta-Learning，通过元学习实现的哈密顿量自适应）框架，该框架专为超导量子处理器中有效哈密顿量模型的快速在线调整而设计。该系统采用两阶段方法：首先在模拟设备上进行监督训练，以将控制输入映射到哈密顿量系数；然后进行在线自适应阶段，利用最少的硬件测量来识别设备参数。HAML通过学习从复杂多模哈密顿量到简单量子比特描述的直接约简，绕过了传统的微扰理论，有…