강화학습은 노이즈 상황에서 높은 충실도로 보존자 부호의 준비를 100배 빠르게 가능하게 하며, 플로켓 엔지니어링을 통해 오류 허용 양자 계산을 발전시킨다.

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GenQAS는 양자 회로 발견에서 샘플 부족을 극복하기 위해 강화 학습과 합성 전환 생성을 결합합니다. 수동 재생 방법보다 12 큐비트에서 7.0배 개선을 달성하면서 경쟁력 있는 에너지 정확도로 컴팩트 회로를 식별합니다.

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Deep Q-러닝 에이전트는 양자 상태 준비를 위한 최적화된 마이크로파 펄스 시퀀스를 자율적으로 발견하며, 무작위 탐색 대비 17-29배 더 많은 sub-Hartree-Fock 상태를 달성하고 초전도 큐비트에서 0.995 이상의 충실도를 제공합니다.

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허깅페이스 마이크로덕 399달러 오픈소스 로봇 출시

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