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「LangChainが評価しようとしている6つのLLMの問題点」

「LangChainが高度な言語モデルの使用を通じて技術開発を向上させることで、ゲームが変わる方法を学びましょう」(Ranguchēn ga kōdo na gengo moderu no shiyō o tsūjite gijutsu kaihatsu o kōjō saseru koto de, gēmu ga kawaru hōhō o manabimashou.)

language models

「大学は、量子の未来のためにエンジニアを育成する」というタイトルの記事です

「大学は、量子コンピューティングのハードウェアコンポーネントがどのように機能し、量子コンピューティングソフトウェアをどのように書くかといったトピックについて、将来のエンジニア教育のプロセスを開始しています」

「オックスフォード大学と西安交通大学の研究者たちが、先端メモリ技術での相変化材料のシミュレーションに向けた革新的な機械学習モデルを発表」

相変化材料の理解と最先端のメモリ技術の開発には、コンピュータシミュレーションの利用が大きなメリットがあります。ただし、直接的な量子力学シミュレーションは、最大でも数百個または数千個の原子から成る比較的単純なモデルにしか対応できません。最近、イギリスのオックスフォード大学と中国の西安交通大学の研究者たちは、これらの材料の原子スケールのシミュレーションを支援するかもしれない機械学習モデルを開発しました。このモデルは、これらのデバイスが機能する条件を正確に再現することができます。オックスフォード大学と西安交通大学の研究者によるNature Electronicsの研究で提示されたモデルは、高い再現度のシミュレーションを迅速に生成し、PCMベースのデバイスの動作のより深い理解を提供します。彼らは、量子力学データを使用してトレーニングされた機械学習ベースのポテンシャルモデルを提案し、珪素アンチモンテルリウム組成（典型的な相変化材料）のさまざまな設定でのシミュレーションを行います。私たちのモデルの高速性により、神経インスパイアドコンピューティングのための多数の熱サイクルおよび感度の動作の原子論的なシミュレーションが可能になります。モデルは、約50万個の原子から成るデバイスサイズ（40 20 20 nm3）上で実証されています。研究者たちは、モデルのトレーニングのためにラベル付きの量子力学データを使用した新しいデータセットを作成しました。この研究グループによって開発されたモデルは、予備的なテストで非常に有望な成果を示しました。これにより、PCMベースのデバイスが数多くの熱サイクルを通じて繊細な機能を実行する際に、原子の正確なモデリングが可能になります。これは、原子スケールのPCMベースのデバイスシミュレーションに機械学習を利用する可能性を示しています。機械学習（ML）モデルを使用することで、PCM GSTのシミュレーション時間と精度を大幅に改善し、リアルなデバイス形状とプログラミング条件を持つメモリデバイスの真の原子論的なシミュレーションが可能になりました。MLによるシミュレーションは、モデルの規模に比例して線形にスケーリングされるため、より大きな複雑なデバイス形状やより長い時間軸でより強力なコンピューティングリソースを利用して簡単に拡張することができます。私たちは、MLモデルがイソサーマル設定または温度勾配を持つ環境でGSTの核生成と結晶成長をサンプリングすること、さらには溶融と結晶の開発をシミュレーションすることにより、GSTの核生成のバリアと臨界核サイズを把握できると期待しています。将来の研究では、隣接電極や誘電体層に対するインターフェース効果が重要なテーマとなります。たとえば、アルミニウム酸化物の壁でPCMセルを囲むことで熱損失が大幅に減少することが報告されていますが、これらの原子スケールの壁がインターフェースにおける熱振動やPCMの相転移能力に与える影響は、有限要素法のシミュレーションだけでは研究することはできません。原子論的なMLモデルを使用して、拡張されたリファレンスデータベースを提供し、さまざまなデバイス形状に対する最小RESETエネルギーや結晶化時間、マイクロスコピックな故障メカニズムの予測を行うことにより、アーキテクチャの設計を改善することができます。私たちの研究結果は、PCMフェーズとPCMベースのデバイスの生成において、MLによるシミュレーションの潜在的な価値を示しています。

Google Quantum AIの研究者が、拡張性のある量子エラー訂正のための漏洩管理において大きな進展を達成

最近、Google Quantum AIと他の研究機関の研究者がNature Physicsに発表した論文で、量子コンピューティングにおける重要な課題が取り上げられました。具体的には、Googleの量子デバイスにおけるキュビットの感受性、特にビットフリップエラーやフェーズフリップエラーについてのものです。これらのエラーが信頼性のある量子コンピュータの構築を妨げています。量子誤り訂正（QEC）は有望なアプローチですが、ビットフリップエラーやフェーズフリップエラー以外のさまざまなエラー機構により、障害に直面しています。論文では、Googleの量子プロセッサの基盤となる超伝導キュビットであるトランスモンキュビットにおいて、リーク状態と呼ばれる高エネルギーレベルからのエラーの追加的な原因が特定されています。これらのリーク状態は、特に広く使用されているCZゲート操作中に近くのキュビットを破壊し、操作エラーやアルゴリズムの実行を妨げる可能性があります。この課題に対処するため、研究者たちはデータキュビットリーク除去（DQLR）という新しい量子操作を導入しました。DQLRは、データキュビットのリーク状態を特に対象とし、それらを効率的に計算状態に変換します。このプロセスは、CZゲートにインスパイアされた二キュビットゲートであるリークiSWAPに続き、エラーを除去するために測定キュビットを高速にリセットすることを含みます。研究は、DQLRがすべてのキュビットで平均リーク状態の人口を約1％から約0.1％に大幅に減少させることを示しています。重要なことに、DQLRは実装前に観察されたデータキュビットのリークの漸進的な上昇を防ぎます。ただし、研究者たちは、リーク除去だけでは十分ではないと強調しています。彼らは、各サイクルの最後にDQLRを交互に挿入した量子誤り訂正（QEC）実験を実施し、論理的な量子状態の保存との互換性を確保しました。その結果、検出確率メトリックが著しい改善を示し、成功したQECの実行を示しています。さらに、DQLRはリーク除去の効果的な手法である測定リーク除去（MLR）よりも優れており、保存された量子状態を消去することもありません。結論として、DQLRは大規模なQEC実験において有望であり、リーク以外のエラー機構と、より大きなトランスモングリッドにおけるリークへの感度の増加を予期しています。研究者たちは、リークとそれに関連するエラーの理解と効果的な対処が、トランスモンキュビットの大規模なグリッド上でのサーフェスコードQECプロトコルの実現における重要な一歩であると考えています。研究者たちは、DQLR操作を導入することでリーク状態を効率的に除去し、QECプロセスの安定性を向上させる手段を提案しました。その結果、信頼性のある機能的な量子コンピュータの達成への有望な道筋が示されています。

新たなAIツールは、より高度な天体生物学の研究を可能にするドアを開く

AIは人間よりも効率的にパターンを検出する能力から、複数の分野で注目されていますそのような分野の一つである天体生物学では、新しいディープラーニングの技術が、新たなタンパク質ファミリーの宝庫を発見する可能性があり、新たな謎解きに役立つかもしれませんNatureに掲載された研究によると...

パーキンソン病を抱える男性が、脊髄インプラントのおかげで歩行能力を取り戻しました

そのインプラントは、彼の脊髄に電気信号のバーストを送り、彼の脚の筋肉を動かすように刺激します

「量子世界での秘密の保持」

暗号学者たちは、将来の量子コンピュータからの攻撃に耐える強力なデータ暗号化スキームに取り組んでいます

HuggingFaceはTextEnvironmentsを紹介します：機械学習モデルと、モデルが特定のタスクを解決するために呼び出すことができる一連のツール（Python関数）の間のオーケストレーターです

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統計的推定と推論の初心者向け解説

大数の法則と中心極限定理書籍「データサイエンス-統計と機械学習の入門」からの抜粋

AI「ブレイクスルー」：ニューラルネットが人間と同様の言語の一般化能力を持つ

「ニューラルネットワークを用いた人工知能は、人間の知能の重要な側面である新しい言葉を素早く取り入れる点で、ChatGPTを上回ります」

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