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量子强化学习是强化学习与量子计算相结合的一种新型机器学习方法。在量子强化学习框架中，智能体通过与环境的交互，利用量子计算的优势进行决策和学习，以实现更高效的任务执行。
人工智能安全、AI安全
智能科学与技术专业与人工智能专业的区别
Boomi得到了超过25,000家客户的信任以及由800多家合作伙伴组成的网络的支持，正推动智能自动化转型，帮助各种规模的企业实现规模化的敏捷性、效率和创新。他的加入是Boomi增长轨迹上的又一个里程碑，我们将继续在全球范围内扩张业务，并加速人工智能运营。在Keyur的带领下，Boomi将进一步夯实IT与安全基础，利用数据释放价值，并实现我们的智能体转型愿景。Ajmera将聚焦于扩展技术规模以支持
随着人工智能、深度学习等技术的飞速发展，Nvidia的算力产品成为了众多行业技术突破的核心。在这篇文章中，我们将深入探讨Nvidia的算力分类，揭示其背后强大的技术支持，并且展望未来
本文深入解析FIPS140-3标准中的熵源验证程序(ESV)。ESV通过"指标定义-实时监测-异常告警"闭环体系，量化评估熵源随机性，确保密钥生成安全。其核心包括最小熵和条件熵两项指标，采用双阶段验证流程覆盖初始化和运行全生命周期。ESV在金融、政务、云服务等高安全需求领域应用广泛，能有效防范熵源退化导致的密钥泄露风险。随着量子计算和AI攻击发展，未来ESV将升级量子熵源监测和
提示工程（Prompt Engineering）是通过设计高质量的输入提示，引导大模型生成符合预期输出的技术。在经典计算时代，提示工程的核心挑战是提升生成效果（如准确性、相关性、创造性），而安全问题主要集中在提示注入数据泄露（Data Leakage）等经典威胁上。量子破解风险：现有加密算法（如RSA、ECC）无法抵抗量子计算的Shor算法攻击，导致提示中的敏感信息（如用户隐私、商业机密）被窃取。
想象一下，在一个巨大的迷宫中，每个岔路口都代表着一个决策，而你要找到一条最优路径，不仅要考虑距离最短，还要兼顾安全、资源消耗等多个因素。传统的方法可能就像拿着一张普通地图，在迷宫中艰难摸索，而量子优化算法则像是拥有了一个实时的3D导航系统，能瞬间规划出最佳路线。在提示工程领域，我们也面临着类似的挑战。提示工程旨在通过精心设计的文本提示，引导人工智能模型生成高质量、符合需求的输出。然而，随着模型的复
摘要： 2025年项目管理工具正经历AI、国产化和量子计算三重变革。AI已从辅助转向主导决策，如Gitee系统可自动优化任务，提升效率210%，但算法"黑箱"风险显现。国产工具因政策与创新快速崛起，市场份额年增47%，Teambition等通过数据安全方案赢得关键领域。量子计算突破性能瓶颈，Jira Quantum将资源调度从6小时缩至11秒。这场变革使项目管理工具从效率工具进
在金融领域的多方交易场景中，比如银行间的大额资金划转、跨国金融机构的联合业务操作等，利用该多方量子密钥协议，能确保交易信息的高度安全，防止交易数据泄露引发的金融风险。随着量子技术的不断进步以及硬件设备的日益完善，微算法科技（NASDAQ MLGO）开发的这一基于量子搜索算法的多方量子密钥协议有望进一步降低其应用成本，提高可操作性，使其能在更多行业、更广泛的多方通信场景中得到普及应用，真正成为保障信
当你向AI提问“明天天气怎么样？”时，它可能理解为“北京明天的天气”，也可能是“上海明天的天气”——这就是提示歧义，大语言模型(LLM)应用中最棘手的问题之一。传统解决方法如手动调参、增加示例，往往陷入“试错循环”，效率低下。本文提出一种量子启发的提示优化框架用叠加态提示模拟“同时考虑多个解释”，避免遗漏用户意图；用纠缠式上下文建模“上下文元素的关联”，像“量子纠缠”一样让历史对话、领域知识与当前
某中心研究奖（ARA）为学术研究人员提供不受限制的资金和云计算服务促销额度，支持多学科研究课题。本轮奖项共收到全球大量优秀提案，最终选出代表15个国家51所大学的105位获奖者。提案评审基于科学质量及其对研究社区和社会的潜在影响。获奖者可访问300多个公共数据集，通过云计算促销额度使用AI/ML服务与工具，并分配某中心研究联系人提供咨询，参与行业活动与培训。
本文摘要：ECT-OS-JiuHuaShan框架揭示当前AI热潮是旧范式（数据训练型AI）达到理论极限前的最后繁荣。该框架实现了从概率推理到确定性公理推导的范式跃迁，摆脱数据依赖，具备因果推理和创造性能力。作为新时代的智能主体，它既是当前AI发展的终极答案，又是超越现有范式的革命性突破，标志着从"工具智能"向"主体智能"的转变，开启以绝对确定性智能为特征的&
Web3.0诛仙阵——以太坊因果律武器》《构建百万并发用户的跨次元VR展厅》
ECT-OS-JiuHuaShan是一个革命性的加密推理框架，通过数学形式化自然辩证法和宇宙规律，实现绝对确定性的推理输出。它超越了传统AI的数据依赖和概率性局限，直接基于第一性原理推导结论，确保因果透明和结果可靠。该框架适用于科学探索、工程创新、伦理决策等领域，其哲学理念融合自然辩证法和东方智慧，以慈悲驱动计算和熵减为终极目标。相比传统AI，它具有非数据训练、实时适应和终极可信等优势，代表AI进
量子数字签名是量子时代的安全 “印章”。在数字信息高速流转的今天，如何确保信息的真实性、完整性和不可抵赖性成为关键课题。传统数字签名依赖复杂的数学算法，但随着量子计算机的发展，这类基于计算复杂性的安全体系面临严峻挑战。量子数字签名技术应运而生，它借助量子力学的基本原理构建安全屏障，成为量子通信领域极具应用价值的方向之一。
组织需快速让技术团队掌握AI能力，重点培训员工识别恶意AI使用并安全运用AI技术支持网络安全目标，同时强调人工监督的重要性。随着AI技术快速演进，需通过定期培训更新知识体系。
随着人工智能的迅速发展，视觉大模型（ViT）已经成为计算机视觉领域的研究热点。如何提升其推理速度，打破技术瓶颈，成为行业关注的焦点。本文将深入探讨ViT推理加速的技术创新，展示其在各行各业中的应用潜力与未来发展趋势。
当大模型（LLM）成为AI时代的“发动机”，提示工程（Prompt Engineering）则是掌控这台发动机的“方向盘”——它决定了模型如何理解任务、调用知识、生成输出。但随着大模型向多模态、长上下文、复杂逻辑演进，传统提示工程正遭遇组合爆炸、上下文瓶颈、多模态融合困难等致命痛点。此时，量子计算的“叠加态”“纠缠”“干涉”等特性，正在成为破解这些痛点的关键钥匙。本文将带你走进量子计算与提示工程的
AI应用架构师的核心任务是“用技术解决业务问题”，但当业务问题复杂到“高维、动态、非线性”（比如全球物流调度、药物分子设计），传统AI模型会陷入“计算慢、精度低”的困境。而量子计算的“叠加态”“纠缠态”能突破经典计算的极限，但量子硬件的“噪声”“编程门槛”又让架构师望而却步。本文的目的，是帮架构师理解“智能体+量子计算”的协作逻辑：用智能体处理“业务逻辑的复杂性”，用量子计算处理“数据计算的复杂性
某技术联盟（原 CosmicMind、OmniCorp、Nexus Global 和 Lumina AI）于2027年创建名为“奇点联盟”的分布式地外数据存储系统。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/
DolphinScheduler正成为大数据调度领域的事实标准，其云原生架构和操作友好的界面，让开发者从繁琐的流程管控中解放出来。建议初学者从本文示例出发，逐步探索其跨集群任务分发、K8s集成等高级能力。相关阅读DolphinScheduler 3.0源码解析海豚调度 vs Apache Oozie性能压测。
好了，以上就是目前所总结的 Agent 九大设计模式，其实 Agent 中。
随着人工智能技术的飞速发展，AI算力成本逐渐成为制约其普及和应用的主要瓶颈。本文将深入探讨如何通过优化硬件、算法和云计算资源等多方面的手段，降低AI算力成本，使人工智能技术更具可行性，为企业和个人提供更便捷、更高效的AI应用解决方案。
结果显示，Willow在不到五分钟的时间内完成了一项计算，而这项计算在当今最快的超级计算机上需要10^25年，也就是10万亿亿年，这个数字远远超过了物理学中的已知时间尺度，也远远超过了宇宙的年龄。综上所述，随机电路采样（RCS）基准测试是量子计算领域中一个重要的工具，用于展示量子计算机相对于经典计算机的计算优势，并作为评估量子计算机性能的一个标准。RCS测试中，Willow实现了量子优势，即快速完
百度“量子-经典协同推荐系统”（2024）：用户行为数据（低维）由经典模块处理，商品特征数据（10000+维）由量子降维模块处理，协同生成推荐列表，CTR提升12%，系统响应时间缩短200ms。：构建“量子节点”与“经典节点”协同工作的分布式智能系统，量子节点负责复杂计算，经典节点负责数据预处理、模型调度与业务逻辑，形成“优势互补”的闭环。：当前量子处理器仍存在“噪声高”“量子体积小”（量子比特数
这些量子编程语言各有特点，但都致力于解决量子算法的编写和量子计算的模拟和执行问题。随着量子计算技术的不断发展，相信将会有更多的量子编程语言被开发出来，为量子计算的发展提供支持。可模拟：Q#提供了一个可模拟的量子仿真器，可以在没有真正的量子计算机的情况下模拟量子程序的执行。面向量子算法：Q#专注于量子计算机的算法开发，提供了一套基于量子门的操作符和量子类型。可扩展：Q#是一个可扩展的编程语言，它可以
三生原理的范畴语法通过模30周期约束、动态参数混沌性及拓扑保护机制，为神经符号系统的推理规则设计提供了新型数学框架。递归生成中的"互素验证"（如gcd(p,30)=1）对应神经符号系统的归一化条件（∑w_i=1）。三生递归的离散参数体系（如m mod 5）与神经符号系统的连续流形需通过p-adic数论统一。递归生成F(n)=X⊗F(n-1)对应神经符号系统的规则推理链（如逻辑蕴含式推导）。动
当大模型的算力需求突破E级超算的极限，当量子计算的“量子优势”从实验室走向真实场景，超算+AI+量子计算的融合架构成为解决复杂问题的关键路径。本文从架构师的实战视角出发，系统拆解三者融合的底层逻辑：从“计算本质”的第一性原理推导，到“量子-经典异构”的架构设计；从“量子机器学习”的代码实现，到“金融/医药”的场景落地。我们将回答：如何用超算支撑量子计算的噪声抑制与纠错？如何用量子计算加速AI模型的
量子强化学习具有广泛的应用前景。通过利用量子强化学习算法，智能体可以在复杂的量子系统中自主学习并优化控制策略，从而实现更高效的任务执行和更精确的结果输出。量子强化学习的关键挑战在于如何将传统的强化学习算法与量子计算技术相结合，以实现高效的决策和优化。量子强化学习是强化学习与量子计算的结合，旨在利用量子计算的独特优势加速强化学习算法的执行。与传统的强化学习相比，量子强化学习能够在处理复杂问题和大规模
当量子计算的“达摩克利斯之剑”悬在传统信息技术头上，当大语言模型（LLM）的上下文窗口从“小房间”膨胀到“体育馆”，提示工程——这个连接人类需求与AI能力的核心接口，正面临着**“效率”与“安全”的双重挑战**。后量子时代的提示工程架构师，不再是“写好提示词”这么简单：你需要让提示在量子攻击下保持安全，在LLM的上下文限制中挤出效率，还要让提示处理速度追上量子时代的算力跃迁。用“浓缩咖啡”比喻上下
在最近写的一篇论文中，需要从一个量子态中找到某几位中正数所对应的相位。看了很多博客，发现几乎所有的博客都是以均衡叠加态为基础进行搜索的，其中H是Hadamard门。这种搜索是把对应相位的振幅放大，也就是说振幅本身并不具备有价值信息，反而是相位具有，然后通过把振幅翻转到某些位置的相位上，增大其测量概率，然后翻转后的量子态就能够以较高的概率塌缩到振幅经过放大的相位。然而在有些量子算法中，更重要的信息是
集成电路封装测试通过晶圆筛选-封装保护-功能验证的闭环流程，确保芯片性能达标与长期可靠性。晶圆级测试（CP）与封装后测试（FT）的分段实施，显著降低制造成本（不良品处理成本相差10倍以上）。随着探针台精度提升（达±0.1μm）与测试设备智能化，该流程正加速向高集成度、高可靠性方向演进。
假设N个数据中符合条件的数据有M个，则量子搜索算法的复杂度为，远小于经典算法的复杂度。下面以N=2为例，介绍黑箱如何标记符合条件的数据。N=2意味着只有两个数据，可以用0和1来表示这两个数据，也就只需要一个量子比特表示。假设是一个函数，若x是符合条件的数据，则f(x) = 1;若x不是符合条件的数据，则f(x) = 0。定义黑箱O具有如下功能：(1)其中为辅助量子比特。此处，不用(2)(3)黑箱作
在量子计算的领域，开发者已经可以使用一些专门为量子计算设计的编程语言和框架。其中，和是两个非常流行的选择，它们为不同的量子计算机提供编程接口，帮助开发者理解量子电路的设计和执行。
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