ZD至顶网服务器频道 12月10日 编译:IBM赢得了来自美国高级情报研究计划署(IARPA)的资金,以发展其量子计算机研究,尽管对于这种技术的实际应用价值一直都存在着各种各样的担心和怀疑。
IBM研究部门的二把手兼总监Arvind Krishna表示,“我们正处在一个转折点上,量子计算已经超出了理论和实验,转向了工程和应用程序。”
他表示该技术能够提供更高的速度和能力,“政府、工业界和学术界的投资和合作,例如这次的IARPA的投资对于帮助克服某些挑战,建立通用量子计算机是非常必要的。”
然而,一些科学家和研究人员依然怀疑量子计算是否真的存在。
IARPA在今年早些时候曾经呼吁各大公司自告奋勇提供现金,并宣称这项技术现在已经足够成熟,已经可以正常发展了。
剑桥大学的Ross Anderson博士认为最近围绕着量子的提法,“在不同的层次上存在着很多问题”,特别是量子通信和加密。他表示,“关于量子技术到底能不能用,有很多的怀疑。”
蓝色巨人随后在四月份发表的声明表示在它的研究人员在实验室首次展示了同时探测并测量量位翻转和相位翻转量子错误之后,该公司已经在量子计算方面取得了突破性的进展。
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。