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本文探讨了达成人工通用智能(AGI)七大路线中的线性进阶路径,预测了从2025年至2040年 AI 技术与社会效应的关键年度节点。
这项研究介绍了一种新型多模态扩散模型,能够同时生成量子电路的离散结构和连续参数。由因斯布鲁克大学和NVIDIA公司研究人员开发,该模型利用两个独立但协同工作的扩散过程处理门类型选择和参数预测,克服了传统量子电路编译方法的效率瓶颈。研究证明了该模型在不同量子比特数量、电路深度和参数化门比例下的有效性,并通过快速电路生成创建了数据集,从中提取出有价值的结构见解,为量子电路合成提供了新方向。
SenseFlow是香港科技大学等机构联合开发的文本到图像蒸馏技术,解决了大型流匹配模型蒸馏的三大难题。研究团队提出隐式分布对齐(IDA)稳定训练过程,段内引导(ISG)优化时间步重要性分配,并设计基于视觉基础模型的判别器提升生成质量。实验表明,SenseFlow能将SD 3.5和FLUX等12B参数级模型成功蒸馏为仅需4步生成的高效版本,同时保持甚至超越原模型在多项指标上的表现,代表了AI图像生成效率提升的重要突破。
MASKSEARCH是阿里巴巴集团同义实验室开发的新型预训练框架,通过创新的"检索增强掩码预测"任务,训练大型语言模型像人类一样主动使用搜索工具获取信息。这项框架包含两个阶段:首先在掩码预测任务上预训练,然后在下游任务上微调,大幅提升模型在开放域问答中的表现。研究采用监督微调和强化学习两种方法,结合多代理系统和课程学习策略,使AI能够自主分解问题、使用搜索工具并基于搜索结果进行推理。