PsiKet Academy

#کیو_نیوز
📌پیشرفتی چشمگیر در استفاده از روش‌های محاسبات کوانتومی برای پردازش تصاویر منطبق با متن

🔔پژوهشگران دانشگاه کالج لندن (UCL) موفق به توسعه یک چارچوب کوانتومی چندوجهی به نام MultiQ-NLP شدند که داده‌های متنی و تصویری را در یک مدل یکپارچه و ساختارآگاه ترکیب می‌کند.

💡ویژگی‌های کلیدی MultiQ-NLP
این روش با تبدیل متن و تصاویر به مدارهای کوانتومی، از توانایی ذاتی محاسبات کوانتومی در مدیریت ساختارهای پیچیده تانسوری بهره می‌برد. هدف این چارچوب، افزایش شفافیت و قابلیت تفسیر سیستم‌های هوش مصنوعی است.

🎯نتایج اولیه
این مدل بر روی یک وظیفه رایج طبقه‌بندی تصاویر (SVO-Probes) آزمایش شده و بهترین مدل مبتنی بر کوانتوم توانسته عملکردی هم‌تراز با روش‌های پیشرو کلاسیک ارائه دهد. این نتایج نشان‌دهنده امکان استفاده از روش‌های بهبود‌یافته کوانتومی برای حل چالش‌های مرتبط با فهم ترکیبی زبان و تصویر در آینده است.

✅ اهمیت دستاورد
چهارچوب MultiQ-NLP گامی مهم در جهت ترکیب داده‌های چندوجهی در مدل‌های کوانتومی است و می‌تواند به ایجاد سیستم‌های هوشمند با عملکرد بهتر و تفسیرپذیری بالاتر منجر شود.

🔗لینک دسترسی به جزئیات خبر
📚لینک دسترسی به مقاله
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
⭐️@Psiket_Admin
Instagram | Telegram | Linkedin

Quantum Insider

Picture This: Quantum Approach Matches Classical AI in Text-Image Tasks

Researchers report on system that integrates language and image data into a unified, structure-aware quantum model.

www.group-telegram.com/us/psiket_academy.com/867

582 viewsedited  Jan 7 at 16:37

#کیو_نیوز
📌پیشرفتی چشمگیر در استفاده از روش‌های محاسبات کوانتومی برای پردازش تصاویر منطبق با متن

🔔پژوهشگران دانشگاه کالج لندن (UCL) موفق به توسعه یک چارچوب کوانتومی چندوجهی به نام MultiQ-NLP شدند که داده‌های متنی و تصویری را در یک مدل یکپارچه و ساختارآگاه ترکیب می‌کند.

💡ویژگی‌های کلیدی MultiQ-NLP
این روش با تبدیل متن و تصاویر به مدارهای کوانتومی، از توانایی ذاتی محاسبات کوانتومی در مدیریت ساختارهای پیچیده تانسوری بهره می‌برد. هدف این چارچوب، افزایش شفافیت و قابلیت تفسیر سیستم‌های هوش مصنوعی است.

🎯نتایج اولیه
این مدل بر روی یک وظیفه رایج طبقه‌بندی تصاویر (SVO-Probes) آزمایش شده و بهترین مدل مبتنی بر کوانتوم توانسته عملکردی هم‌تراز با روش‌های پیشرو کلاسیک ارائه دهد. این نتایج نشان‌دهنده امکان استفاده از روش‌های بهبود‌یافته کوانتومی برای حل چالش‌های مرتبط با فهم ترکیبی زبان و تصویر در آینده است.

✅ اهمیت دستاورد
چهارچوب MultiQ-NLP گامی مهم در جهت ترکیب داده‌های چندوجهی در مدل‌های کوانتومی است و می‌تواند به ایجاد سیستم‌های هوشمند با عملکرد بهتر و تفسیرپذیری بالاتر منجر شود.

🔗لینک دسترسی به جزئیات خبر
📚لینک دسترسی به مقاله
〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
⭐️@Psiket_Admin
Instagram | Telegram | Linkedin

BY PsiKet Academy