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研究人员使用囚禁离子量子计算机模拟了弦断裂动力学，观察到了类似粒子形成的过程，推动了基础物理学的量子模拟。
本文评估了联邦学习在隐私保护混合量子-经典机器学习中的应用，表明其相比本地训练能提高准确性，同时减少通信开销并保持参数效率。
本文介绍HMB-GAN，一种混合量子-经典生成对抗网络，用于使用多段Bézier表示合成CAD就绪的向量几何体。它比较了量子和经典生成器，展示了可行性但突出了硬件限制。
本文研究了在来自Rydberg atom arrays的量子测量数据上训练的transformers是否表现出类似于大型语言模型的神经缩放定律，发现缩放行为取决于数据的统计结构，尤其是在临界点附近。
Multiverse Computing发布了Quasar 1.1 438B，这是一个使用量子生成数据构建的AI编程模型，具有更高的效率和减少的政治审查。
本文介绍了QART，一种量子-经典混合架构，通过集成量子编码和优化，增强了大语言模型中的长程推理能力，并在多个基准测试中展示了性能提升。
Scott Aaronson 报告称，由于对公众反应的担忧，AI公司正将重大问题的解决方案搁置，此前因Navier-Stokes证明引发反弹。
UCLA的研究人员正与Caltech和NVIDIA合作，利用神经算子提升AI在科学领域的应用，以控制复杂的量子系统。
一个多智能体框架能够自动化地从自然语言描述生成QUBO公式，并在新提出的QUBOBench基准测试中达到68%的准确率。
本文评论探讨了AI推理、自主实验、高性能计算和量子计算的融合如何重塑化学并加速材料科学发现。
文章描述了麻省理工学院研究生 Beatriz Yankelevich 如何使用 GPT-5.6 Sol 配合 Codex 自动化量子计算实验，节省时间，并使更多精力集中在分析和设计上。
IonQ发布了Superion 256量子计算平台，这是该公司的第六代产品，拥有256个量子比特，并具备升级能力，未来可进一步扩展至数百万个量子比特。
一门为期12周的 Quantum Oracle Engineering 入门课程，涵盖实用量子电路构建、Monte Carlo 加速、可逆计算与 Qiskit 实现。
IBM发布了Quantum Nighthawk r2处理器，搭载120个量子比特并支持独立的高速量子比特重置，每秒可执行超过10万条量子线路，吞吐量最高可达IBM Quantum Heron的25倍。该系统已在IBM Quantum Platform上线，并推进了IBM实现容错量子计算的路线图。
前MIT研究人员现于IBM任职，通过MIT-IBM计算研究实验室探讨他们在AI与量子应用上的工作，着重于从学术研究到实际部署的转型。
本文研究了用于车辆路径问题的混合量子-经典神经网络，发现编码器前馈替代可以将模型参数减少56.6%，同时在中小规模实例上保持接近基线性能。
本文提出了一种新颖的自洽中点聚合方法，用于实现稳定的量子联邦学习，解决了数据异质性和量子噪声等挑战，并在真实量子机器上进行了验证。
本文建立了开放量子系统中恢复耗散速率的谱可识别性阈值，展示了在六量子比特Lindblad模型中，振幅阻尼和去相位恢复所需的Liouvillian模式数量。
MIT Quantum Initiative 启动了一项新的博士后奖学金计划，以加速跨学科量子研究并培养下一代科学领袖，得到了 Gordon and Betty Moore Foundation 的资助。
美国国家科学基金会将向八家研究机构投资2.9亿美元，旨在通过学术界、政府与产业界的协作，重点推进量子计算、量子传感及量子通信技术，以提升美国在量子科学领域的领先地位。