EP01 當量子電路對決神經網路：多維噪音量子電路無條件超越偏閾值電路
2025年，鴻海量子計算研究中心、劍橋大學與歐洲多家研究機構的跨國團隊，在《Nature Communications》發表重磅研究
【核心突破】
*首次證明「無需複雜度理論假設」的量子優勢
*淺層多維量子位元（qudit）電路擊敗類神經網路模型
*即使在噪音環境下，量子優勢依然存在
【關鍵創新】
1 擊敗神經網路：量子電路可解決偏閾值邏輯電路（bPTC0(k)）無法處理的問題
2 量子非在地性轉化為計算優勢：透過模組化非在地遊戲建立新型量子運算
3 抗噪音能力強：引入錯誤修正碼，證明在常數錯誤率下仍保持量子優勢
4 資源效率驚人：經典電路需>10⁷⁵個邏輯門，量子電路僅需數千個qupit
【深遠影響】
*量子機器學習：量子模型可能在特定任務上超越神經網路
*建立「量子優勢階梯」：為實驗界提供具體發展路徑
*突破NISQ限制：即使現有含噪音量子設備也能展現優勢
這項研究不僅是理論突破，更為量子計算產業提供可行的實驗藍圖。未來已來，你準備好了嗎？
圖靈學院原文連結:https://pse.is/7jc9ye
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NotebookLM在今(2025)年5月，已擴大支援包含中文在內的 50 多種語言的語音摘要功能，而且根據地區，給了我們台灣腔的自然對話分析語音，相當有趣。
雖然在某些較專業的用辭(例如ISO90001的口語念法)、某些事件的時態，仍然，有些錯誤及不自然，但，整體而言，已經是相當強大的結果了。
因此，我們決定推出Podcast，利用NotebookLM語音摘要功能，將我們累積了200多篇的圖靈學院文章，都轉為語音形式，方便沒有時間看文章的朋友，可以用聽的，來了解我們的觀點。
除此之外，也因為Podcast內容，將都是使用LM生成的語音內容，隨著NotebookLM愈來愈成熟，語音品質也會愈來愈真實，因此，隨著時間推移，也會見證LM的進化過程，想必也會很有趣。
語音內容中，男聲將設定為科楠老師，女聲將設定為艾碧小姐，圖靈學院中的文章，將由他們兩位進行對談分析(雖然有時也會跳脫這樣的設定)，且每一集的Podcast的說明欄中，也會附上原始文章的連結，方便聽眾朋友若有不清楚的地方，可以前往查閱。
感謝大家的支持，陪著我們利創智能一起見證這個進化的過程。
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