Imperial College London（帝国理工学院）

Self-Modulating Quantum Fast-Weight Programmers for Efficient Adaptive Sequential Learning

自调制量子快速权重编程器用于高效自适应序列学习

Samuel Yen-Chi Chen, Yifeng Peng, Kuo-Chung Peng, Jiun-Cheng Jiang, Chun-Hua Lin, Junghoon Justin Park, Huan-Hsin Tseng, Hsin-Yi Lin, Kuan-Cheng Chen, Chen-Yu Liu, Shinjae Yoo

机构 * Wells Fargo（沃爾斯福吉公司） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； National Taiwan University（台湾国立大学） 纠错

AI总结 提出自调制量子快速权重编程器，通过自适应调制快速权重更新和历史记忆，提升量子序列学习的收敛稳定性和预测性能。

Recursive QLSTM with Dynamic Variational Quantum Circuit Adaptation

递归QLSTM与动态变分量子电路自适应

Samuel Yen-Chi Chen, Yifeng Peng, Jiun-Cheng Jiang, Chun-Hua Lin, Kuo-Chung Peng, Junghoon Justin Park, Huan-Hsin Tseng, Hsin-Yi Lin, Kuan-Cheng Chen, Chen-Yu Liu, Shinjae Yoo

机构 * Wells Fargo（沃克斯·福杰公司） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁赫斯国家实验室） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

AI总结 提出递归量子长短期记忆模型（Recursive QLSTM），通过元核递归扩展QLSTM，数值测试不同输入长度、元核设计和递归规则，理论论证递归结构提升时间信息传播和学习性能。

TacVerse: A Multi-Sensor Dataset and Benchmark for Cross-Sensor Vision-Based Tactile Perception

TacVerse：面向跨传感器视觉触觉感知的多传感器数据集与基准

Lan Wei, Gurmeher Khurana, Sirine Bhouri, Wenhao Hong, Zeyuan Xin, Qingzheng Cong, Wen Fan, Yanzheng Xiang, Dandan Zhang

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

AI总结 提出TacVerse多传感器数据集与基准，包含7种视觉触觉传感器的106800张图像，支持形状分类、光栅分类和力回归任务，实验表明跨传感器直接迁移性能下降，而少样本适应可提升力回归性能。

The Degeneracy Distillery

退化蒸馏器

T. Lucas Makinen, Deaglan J. Bartlett, Niall Jeffrey, Benjamin D. Wandelt

机构 * Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, University of Cambridge（剑桥大学应用数学与理论物理系） ； Imperial Centre for Inference and Cosmology (ICIC), Imperial College London（伦敦帝国理工学院帝国推理与宇宙学中心） ； Astrophysics, University of Oxford（牛津大学天体物理学系） ； CNRS & Sorbonne Université, Institut d’Astrophysique de Paris (IAP)（法国国家科学研究中心与索邦大学巴黎天体物理研究所） ； Department of Physics and Astronomy, University College London（伦敦大学学院物理与天文学系） ； Department of Physics & King’s Institute for Artificial Intelligence, King’s College London（伦敦国王学院物理系与国王人工智能研究所） ； Department of Physics and Astronomy, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学物理与天文学系） ； Department of Applied Mathematics and Statistics, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学应用数学与统计学系） 纠错

AI总结 提出退化蒸馏器方法，通过估计和展平Fisher信息矩阵，自动符号化检测并解决物理模型中的退化参数组合，降低神经后验估计所需的模拟预算。

Comments 30 pages, 10 figures. Supporting code found at https://github.com/tlmakinen/degeneracy_distillery