Hacker News 의견
  • 양자 메모리를 유지할 때, 양자 오류 수정 코드의 패리티 검사를 측정함. 이러한 패리티 검사는 논리 상태에 대한 정보가 아닌 오류에 대한 부분적인 정보를 포함하며, 논리적 양자 정보는 이 과정을 통해 일관성을 유지함.

  • 이러한 측정은 고전적인 데이터이며, 측정된 신드롬으로 인해 발생한 가장 가능성 있는 오류를 추론하기 위해 계산이 필요함. 이 과정을 디코딩이라고 함.

  • 이 연구는 매우 일반적인 양자 코드인 서피스 코드에 대한 디코딩 알고리즘으로 작용하는 모델임. 서피스 코드는 반복 코드의 양자적 유사체와 같음.

  • AlphaQubit은 신드롬 입력을 기반으로 논리적 관측치의 오류를 예측하는 재발변환기 기반 신경망 구조임. 이 네트워크는 시뮬레이션 샘플로 사전 훈련하고 제한된 양의 실험 샘플로 미세 조정하여 Sycamore 서피스 코드 실험을 이전의 어떤 디코더보다 정확하게 디코딩함.

  • 서피스 코드에서의 한 번의 오류 수정 라운드에서는 X와 Z 안정자 정보가 디코더의 내부 상태를 업데이트하며, 각 안정자에 대한 벡터로 인코딩됨. 내부 상태는 주의와 합성곱을 포함하는 신드롬 변환기 신경망의 여러 층에 의해 수정됨.

  • 논문과 참조된 그림 외에는 아키텍처에 대한 자세한 설명을 찾을 수 없다는 의견이 있음. 2017년 이후로 Google이 ML 방법론을 쉽게 제공하지 않는다는 점을 지적함.

  • 본질적으로 오류가 발생하기 쉬운 계산이 또 다른 오류가 발생하기 쉬운 계산에 의해 수정되고 있다는 의견이 있음.

  • 고전적인 시스템이 양자 시스템에서 오류를 감지/수정할 수 있는 방법에 대한 의문이 제기됨. 모든 양자 오류 수정 알고리즘이 큐비트를 기반으로 한다고 생각했음.

  • 양자 컴퓨팅과 AI는 분명히 하이프의 정점임.

  • AI 하이프에 대해 불평할 곳이 없다는 의견이 있음. 유일한 AI 관련 내용이 반쯤 합법적으로 들린다는 의견도 있음.

  • 이 모든 것이 과거의 "컴퓨터와 함께" 특허와 같다는 느낌이 듦.

  • 이제 암호화폐를 여기에 통합하면 거의 완성된다는 농담이 있음.

  • 양자 컴퓨터에 대해 잘 알지 못하지만 흥미롭다는 의견이 있음. 양자 컴퓨터 부품 목록으로 모든 것이 필요하고 많은 GPU가 필요하다는 의견이 있음.

  • 오랫동안 시도했지만 여전히 양자 컴퓨팅이 어떻게 작동하는지 이해하지 못한다는 의견이 있음. 항상 모든 가능한 조합을 시도하고 답을 얻는다는 식으로 설명됨.