Генерационные модели АИ с помощью реального звукового квантового диффузия на основе аппаратной базы

arXiv:2505.22193v2 Annuales Type: заменить кросс-бюллетень: Quantum Difflusion Models (QDM) - это формирующаяся парадигма в Generationive IA, которая стремится использовать квантовые свойства для улучшения характеристик их классических аналогов. Вместе с тем существующие алгоритмы не так легко масштабировать из-за ограниченности квантовых устройств в ближайшем будущем. После нашей предыдущей работы над QDM здесь мы предлагаем и внедряем два протокола, основанных на физике. Во-первых, мы используем формализм квантовых стохастических прогулок, показав, что конкретное взаимодействие квазовой и классической динамики в переднем процессе дает статистически более надежные модели, генерирующие наборы изображений MNIST с наименьшим расстоянием Fr\'echet Inception (FID), чем использование полностью классических динамических параметров. Во втором подходе мы реализуем алгоритм для создания изображений, используя звуки реального квантового аппаратного обеспечения IBM только с четырьмя кубами. Наша работа могла бы стать отправной точкой для создания новых сценариев крупномасштабных алгоритмов