Google以RL強化量子校正
Google Research 將強化學習（RL）整合量子錯誤校正，讓自主代理在運算期間依據錯誤偵測資料，持續調整數千個控制參數以抵消硬體漂移。團隊在 Willow 超導處理器刻意注入控制參數漂移的測試中，將錯誤校正碼的邏輯穩定性提升 3.5 倍，延長其作為可靠量子記憶體的時間。
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Google Research 將強化學習（RL）整合量子錯誤校正，讓自主代理在運算期間依據錯誤偵測資料，持續調整數千個控制參數以抵消硬體漂移。團隊在 Willow 超導處理器刻意注入控制參數漂移的測試中，將錯誤校正碼的邏輯穩定性提升 3.5 倍，延長其作為可靠量子記憶體的時間。
Google Research 發表 SymptomAI 研究，透過 13,917 名參與者的全國規模隨機研究，評估五種由 Gemini Flash 2.0 驅動的對話式症狀評估代理。結果顯示，能主動追問的策略顯著優於完全由使用者主導的基準，臨床醫師在超過 50% 的案例中也更偏好 SymptomAI 提出的鑑別診斷。