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作者: aeks | 发布时间: 2025-10-11 14:07
学科: 信息与通信工程 控制科学与工程 物理学 计算机科学与技术
本文介绍了一种名为“量子注意力网络”（QuAN）的人工智能模型，用于从有限且含噪声的测量数据中学习量子态的复杂性。该模型受大语言模型启发，将测量结果视为“词元”，利用注意力机制捕捉高阶统计特征，并能有效区分不同纠缠程度、电路深度和纠错能力的量子态，展现出AI在量子硬件研究中的巨大潜力。
标签: 人工智能 注意力机制 纠缠相变 量子复杂性 量子纠错