Efficient Reinforcement Learning for Diffusion Models
Apprentissage par renforcement efficace pour les modèles de diffusion
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Simons Institute for the Theory of Computing
@simonsinstitute
High-Accuracy Sampling for Diffusion Models and Log-Concave Distributions
Échantillonnage de haute précision pour les modèles de diffusion et les distributions log-concaves
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Talk by Hsin-Yuan Huang (Oratomic, Caltech)
Conférence de Hsin-Yuan Huang (Oratomic, Caltech)
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Quantum architecture for utility scale with HPC, AI and Quantum
Architecture quantique à l'échelle utilitaire avec HPC, IA et Quantique
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Ground Energy estimation of Quantum Impurity model is in BQP
Estimation de l'énergie fondamentale du modèle d'impureté quantique dans BQP
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Constant depth pseudoentanglement - Shallow circuits, deep backstory
Pseudo-intrication en profondeur constante : circuits peu profonds, coulisses approfondies
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Gap Amplification for Local Hamiltonians with Combinatorial Soundness
Amplification de gap pour les hamiltoniens locaux avec solidité combinatoire
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Efficient Quantum Algorithm for Heisenberg Spin Systems
Algorithme quantique efficace pour les systèmes de spins de Heisenberg
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Building a Quantum Computer with QLDPC Codes
Construire un ordinateur quantique avec des codes QLDPC
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Learning the structure of open quantum systems
Apprendre la structure des systèmes quantiques ouverts
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How did we miss the random purification channel?
Comment avons-nous pu passer à côté du canal de randomisation ?
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Peaked quantum advantage using error correction
Avantage quantique à pics utilisant la correction d'erreurs
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Fast mixing of all-to-all quantum systems at high temperatures
Mélange rapide de systèmes quantiques « all-to-all » à hautes températures
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Classical algorithms for quantum Gibbs states
Algorithmes classiques pour les états de Gibbs quantiques
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Two classical oracle separations between QMA and QCMA
Deux séparations par oracle classique entre QMA et QCMA
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Fault-Tolerance Against Adversarial Errors & PCPs
Tolérance aux pannes face aux erreurs adverses et PCP
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Encrypting to a Mathematical Fact | Theoretically Speaking
Chiffrer un fait mathématique | Theoretically Speaking
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Talk by Tatyanna Sharpee (Salk Institute)
Conférence de Tatyanna Sharpee (Institut Salk)
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Systems A/B/M : Lessons on Autonomous Learning from Cognitive Science
Systèmes A/B/M : Leçons des sciences cognitives sur l'apprentissage autonome
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Oscillator associative memories for high-capacity, compositional inference
Mémoires associatives d'oscillateurs pour l'inférence compositionnelle à haute capacité
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Hierarchical structure of language and narratie recall
Structure hiérarchique du langage et rappel narratif
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World Modeling: Evaluation and State Computation
Modélisation du monde : évaluation et calcul d'état
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Pre-language learning of conceptual structures
Apprentissage pré-linguistique des structures conceptuelles
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The Conscious Turing Machine (CTM): a Theoretical Computer Science Examination of Consciousness.
La machine de Turing consciente (CTM) : une étude de la conscience par l'informatique théorique.
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Natural behavior is learned through dopamine-mediated reinforcement
Le comportement naturel s'apprend par renforcement médié par la dopamine
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World Models and the Emergence of a “First-Person” Perspective in an AI
Modèles de monde et émergence d'une perspective à la « première personne » dans une IA
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Talk by Jacob Andreas (Massachusetts Institute of Technology)
Conférence de Jacob Andreas (Massachusetts Institute of Technology)
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Social NeuroAI of World Modeling: Embodied Dynamics, Collective Intelligence and Relational...
NeuroIA sociale de la modélisation du monde : dynamiques incarnées, intelligence collective et relationnel...
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