PPL对分词方式敏感。例如，使用不同分词器（如BPE vs WordPiece）的模型之间无法直接比较PPL值，导致跨模型评估失效。大模型常通过强化学习（RLHF）、对比学习（如DPO）等方式微调，这些方法直接优化人类偏好或任务表现，而非最小化PPL。大模型需规避有害内容生成，相关评估（如毒性评分、偏见检测）无法通过PPL实现，需专门工具（如Perspective API）。支持图像、音频的多模态

PPL对分词方式敏感。例如，使用不同分词器（如BPE vs WordPiece）的模型之间无法直接比较PPL值，导致跨模型评估失效。大模型常通过强化学习（RLHF）、对比学习（如DPO）等方式微调，这些方法直接优化人类偏好或任务表现，而非最小化PPL。大模型需规避有害内容生成，相关评估（如毒性评分、偏见检测）无法通过PPL实现，需专门工具（如Perspective API）。支持图像、音频的多模态

十个公式撑起了整篇论文，发表于Physic Review Letters监督式机器学习是基于已经分类的训练样本对新数据进行分类。在这项工作中，我们展示了支持向量机，一种优化的二进制分类器，可以在量子计算机上实现，其复杂度在向量的大小和训练示例的数量上是对数的。在传统采样算法需要多项式时间的情况下，获得了指数级的加速。这种量子大数据算法的核心是一种非稀疏矩阵幂运算技术，用于有效地对训练数据内积（核）

成本函数（Cost function）是优化问题中的一种函数，用于衡量给定参数下电路输出与目标状态或目标值之间的差异。它是在量子优化算法（如变分量子本征求解器（VQE））中用于量化电路输出与目标的差异的量化目标。成本函数通常是通过量子电路的期望值计算的，表示为 〈H〉，其中 H 是汉密尔顿量。汉密尔顿函数是物理量子系统中的能量运算符，通常用来描述系统的哈密顿量（如粒子的总能量）。VQD 的核心思想

总之，这是一个非常酷的模拟工作类型的例子，其目的是更精确地解决困难的理论问题，并利用实验来接受或拒绝理论，以期发现新的物理学，建造改进的探测器，并在最基本的层面上更好地理解自然。如果你不是一个高能物理学家，你可能仍然熟悉“强子”这个词，就像在大型强子对撞机（LHC）中一样，这是一个巨大的粒子加速器，周长27公里，最终有可能观察到希格斯玻色子。一个著名的例子是寻找巨大整数的质因数。这意味着从芯片一侧

deepspeed="configs/deepspeed_z3.json",# ZeRO-3优化。--volume-size 1000 \# 1TB存储。report_to="none"# 本地不连接MLflow等。learning_rate=2e-5,# 比预训练低1-2个量级。：采用Spot Instance节省60-70%费用。网络隔离：断开外网连接进行air-gapped训练。数据加密：使

由于量子不确定性和量子态的测量过程而引入的随机波动，量子噪声不可避免。

感知机只是一个神经元，若有多个神经元共同作用，则构成神经网络。目前，最常见的量子神经网络模型为基于参数化量子线路的量子神经网络，该模型用参数化量子线路代替神经网络结构，使用经典优化算法更新参数化量子线路的参数。

Norman 有一个给定的 KKK 边形的苍蝇拍。他想知道有多少种放置苍蝇拍的方法，使得这个苍蝇拍的顶点在顶点为 (0,0)(0,0)(0,0) 和 (Xp,Yp)(X_p,Y_p)(Xp​,Yp​) 的矩形中，并且各个顶点是整点，满足没有一个苍蝇被伤害。其中，整点的定义是横坐标和纵坐标都是整数的点。这个矩形中有 NNN 个苍蝇，每一个苍蝇可以看成一个点 (X,Y)(X,Y)(X,Y)。一个苍蝇会