KI News: Kurz und klar.

In einer wegweisenden Studie wird gezeigt, wie große Sprachmodelle (LLMs) in Kombination mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) die Transformation von Modellen in Quanten-Code revolutionieren können. Der Fokus liegt dabei auf Quanten- und Hybridquantensystemen, bei denen modellgetriebene Ansätze die Kosten senken und Risiken durch heterogene Plattformlandschaften sowie fehlende Fachkenntnisse reduzieren.

Ein neues Hybridmodell kombiniert die Kraft der Quanten-Hopfield‑Assoziativen‑Speicher (QHAM) mit tiefen neuronalen Netzen und erzielt damit beeindruckende Ergebnisse im MovieLens‑1M‑Datensatz. Durch die Clusterung von Nutzer‑Archetypen mittels K‑Means und die Umwandlung der Cluster in polare Muster wird die Datenbasis für das variationale QHAM optimiert.