文章预览
导语 加州大学圣地亚哥分校副教授、集智科学家尤亦庄等人在最新研究中，提出一种名为 ShadowGPT 的新方法，让 GPT 语言模型生成经典阴影（classical shadows），通过直接从量子实验数据中学习来预测量子特性，进而求解量子多体问题。这种 AI 与量子物理的结合开启了理解复杂量子系统的新方式。 研究领域： 量子物理，量子计算，量子多体问题，人工智能，大语言模型 ChatGPT 4o | 作者 龚铭康 | 译者 论文题目： ShadowGPT: Learning to Solve Quantum Many-Body Problems from Randomized Measurements 论文地址： https://arxiv.org/abs/2411.03285 近年来，我们逐渐习惯了与 GPT 等 AI 模型交流，它们能以惊人的流畅性理解并生成人类语言。如果我们可以教GPT“说”量子语言，会怎么样？ 自然在其最基本层面上，是由量子物理描述的。当我们通过测量来探测量子系统时，得到的测量结
………………………………
