时隔5年，谷歌再创量子霸权里程碑！RCS算法让电路体积增加一倍
在量子计算领域，谷歌再次取得了令人瞩目的突破。时隔5年，他们成功实现了量子霸权的里程碑，通过随机电路采样（RCS）算法，将量子电路的体积增加了一倍。这一成果发表在《自然》杂志上，引起了广泛的关注和讨论。 量子计算的发展一直面临着巨大的挑战。由于量子系统的计算复杂度随着系统规模的增大而呈指数级增长&#...
时隔5年，谷歌再创量子霸权里程碑！RCS算法让电路体积增加一倍
在量子计算领域，谷歌再次取得了令人瞩目的进展。时隔五年，谷歌的研究人员在《自然》杂志上发表了一篇名为《随机电路采样中的相变》的论文，介绍了他们最新研发的随机电路采样（RCS）算法。这一算法的突破性在于，它使得量子电路的体积在相同保真度下增加了一倍，为量子计算的发展树立了新的里程碑。 量子计算的核心优...
GitHub登顶下架！谷歌牛人78w字《算法图解》，终于被我扒下来了
今天给大家带来了一本算法方向的好书：巴尔加瓦（Aditya Bhargava）老师 著，袁国忠老师译的 《算法图解：像小说一样有趣的算法入门书》，网上有没有开源版本我不知道，我就看他内容不错所以推荐给大家！小编会在文末附电子版免费下载方式。Aditya Bhargava是谁？软件工程师，兼具计算机科学和美术方面的教育背景，在adit.io撰写编程方面的博客《算法图解：像小说一样有趣的算法入门书》....
大厂刷题实录：GitHub上获79w+ star，谷歌师兄的算法刷题笔记火了
最近一位谷歌大牛当时为了应对校招刷了几百道算法题，整理的LeetCode刷题笔记火了！总结了他对校招算法刷题的心得+经验，整理出了这份在GitHub上火爆的LeetCode刷题笔记直接给大家看一下具体的目录内容：他对知识点的讲解非常详细，比如这里的贪心算法，排版非常精美：需要获取的小伙伴可以直接点击此处免费获取这份资料
谷歌复用30年前经典算法，CV引入强化学习，网友：视觉RLHF要来了？
模型预测和预期使用之间存在错位，不利于 CV 模型的部署，来自谷歌等机构的研究者用强化学习技术的奖励函数，从而改善了计算机视觉任务。ChatGPT 的火爆有目共睹，而对于支撑其成功背后的技术，监督式的指令微调以及基于人类反馈的强化学习至关重要。这些技术也在逐渐扩展到其他 AI 领域，包括计算机视觉（CV）。我们知道，在处理计算机视觉中的复杂输出时，成功的主要标准不在于模型对训练目标的优化程度，而....
基础算法才是王道！谷歌2022年终总结第五弹：真正的「算法工程师」都在研究啥？
隐私和联邦学习在提供高质量服务的同时尊重用户隐私仍然是所有 Google 系统的首要任务，该领域的研究涉及许多产品，并使用了来自差分隐私(differential privacy，DP)和联邦学习的原则。首先，为了解决用 DP 训练大型神经网络的问题，研究人员在算法上取得了一些进展。在早期工作的基础上，继续开发了一个基于 DP-FTRL 算法的 DP 神经网络，用于矩阵分解的算法DP-FTRL。....
基础算法才是王道！谷歌2022年终总结第五弹：真正的「算法工程师」都在研究啥？
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】在浮躁的机器学习领域，仍然有人致力于研究基础算法。由Jeff Dean领衔的Google Research年终总结系列「Google Research, 2022 & beyond」第五期，本期的主题是算法上的进步（algorithmic advances），撰写作者是谷歌研究院的副总裁Vahab Mirrokni.往期链接：....
不要think step by step！谷歌最新自然语言推理算法LAMBADA：「反向链推理」才是答案
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】谷歌发布全新反向推理算法LAMBADA，无惧搜索空间爆炸！自动推理绝对算是自然语言处理领域的一大难题，模型需要根据给定的前提和知识推导出有效且正确的结论。尽管近年来NLP领域借着大规模预训练语言模型在各种「自然语言理解」如阅读理解和问答等任务中取得了极高的性能，但这些模型在逻辑推理方面的性能仍然十分滞后。去年5月「思维链」（Chain....
谷歌改善 Chrome 内存安全：通过 heap scanning 算法减少 C++ 代码库安全漏洞
据外媒报道，谷歌 Chrome 团队正在研究通过 heap scanning 技术来提高 C++ 代码库内存安全。据悉，该技术会对内存造成消耗，除非使用较新的 Arm 硬件。众所周知，谷歌、微软是快速编程语言 C++ 的主要用户和贡献者，C++ 主要被用于 Chromium、Windows 内核和 Android 等项目。但由于其内存安全保证问题，人们开始对使用 Rust 语言越来越感兴趣。尽管....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(三）
3.Subgraph sampling3.1 cluster-GCN论文标题：Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks论文来源：KDD2019论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.07953**主要思路：**....
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