量子机器学习（QML）作为后摩尔定律时代最富想象力的技术融合方向，正经历着从理论狂欢到工程落地的阵痛期。当前全球37%的量子计算研发项目涉及机器学习应用，但仅有4.2%的案例实现超越经典算法的基准测试。这种理想与现实的割裂，暴露出量子机器学习在物理载体、算法适配、工程实现三个维度的系统性困境。 ...
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突破神经符号系统瓶颈：ChatGLM3逻辑推理能力增强的三大技术支点
在人工智能领域，逻辑推理能力始终是衡量模型智能水平的核心指标。传统神经网络在模式识别任务中表现出色，但在需要严格符号推理的场景中常常暴露短板。ChatGLM3通过创新的神经符号系统设计，在逻辑推理能力上取得突破性进展。本文将深入解析其核心技术策略，揭示其实现复杂推理任务的技术路径。 ...
推荐系统升级战：GNN+Transformer混合架构如何突破效果天花板？
在信息过载的数字化时代，推荐系统的进化已进入深水区。传统协同过滤方法面临数据稀疏性困境，深度学习模型受限于局部特征提取，而基于单一架构的模型往往顾此失彼——要么难以捕捉用户行为的动态时序特征，要么无法有效建模复杂的实体关系网络。本文提出一种创新的混合架构解决方案，通过图神经网络（GNN）与Trans