quantum

研究人员利用玻色-爱因斯坦凝聚体作为迷你宇宙，通过实验证明时间可以从熵交换中涌现，支持了量子物理中关系性时间或涌现时间理论。

提出量子流匹配（Quantum Flow Matching, QFM），一种利用自旋Wigner函数和功能流匹配来学习并生成多量子比特量子分布的生成模型，能够准确捕捉纯度和纠缠熵等物理性质。

CARVE-Q 引入了一个量子AI搜索层，用于经过认证的交互式驾驶修复，在修复格上使用量子最小值查找，同时保持安全权威的经典性。它为被否决的机动提供结构化证书，在 INTERACTION 重放场景中实现了100%的路权尊重和责任一致性。

苏黎世联邦理工学院的研究人员展示了一种利用纠缠的超导量子比特生成'完美随机性'的方法，这一突破对密码学和安全通信具有重要意义。

本文介绍了QUIVER，一种通过从量子费舍信息矩阵中提取的量子启发特征来丰富经典机器学习模型的范式，并在分子属性预测和喷注味分类基准上展示了改进效果。

文章探讨了量子阻塞这一概念，该过程可能打破量子加密协议，并讨论了为在量子力学之外确保安全性而深入理解因果关系的努力。

量子对抗机器学习综述，涵盖攻击、防御和理论基础。