University of Michigan（密歇根大学安娜堡分校）

Quantum circuit complexity and unsupervised machine learning of topological order

量子电路复杂性与拓扑序的无监督机器学习

Yanming Che, Clemens Gneiting, Xiaoguang Wang, Franco Nori

机构 * Department of Physics, University of Michigan, Ann Arbor, Michigan 48109-1040, USA（密歇根大学物理系，安娜堡，密歇根州，48109-1040，美国） ； Center for Quantum Computing, RIKEN, Wako-shi, Saitama 351-0198, Japan（日本理化学研究所量子计算中心，武藏野市，埼玉县，351-0198，日本） ； Department of Physics, Zhejiang Sci-Tech University, Hangzhou 310018, China（浙江科技学院物理系，杭州310018，中国） 纠错

AI总结 本文探讨量子电路复杂性作为理解拓扑序无监督机器学习的工具，提出两个定理连接量子路径规划与量子鱼跃复杂度及纠缠生成，展示了基于保真度和纠缠度的相似性度量在量子相变研究中的优越性能。

Comments Updated version; With enriched Supplementary Information; 23 pages; 5 figures. Code is available upon reasonable request, and will be open-sourced along with the publication. Comments are welcome

Journal ref Nature Communications (2026)

Learning to Adapt: In-Context Learning Beyond Stationarity

学习以适应：超越平稳性的上下文学习

Zhen Qin, Jiachen Jiang, Zhihui Zhu

机构 * Michigan Institute for Computational Discovery and Engineering（密歇根计算发现与工程研究所） ； Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系） ； Department of Statistics（统计学系） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

AI总结 本文研究了非平稳回归问题中上下文学习的理论机制，揭示了门控线性注意力机制在动态环境下的适应性优势。

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations, 2026

Cornserve: A Distributed Serving System for Any-to-Any Multimodal Models

Cornserve：一种用于任意到任意多模态模型的分布式服务系统

Jae-Won Chung, Jeff J. Ma, Jisang Ahn, Yizhuo Liang, Akshay Jajoo, Myungjin Lee, Mosharaf Chowdhury

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

AI总结 本文提出Cornserve，一种支持任意到任意多模态模型的分布式服务系统，通过灵活的任务抽象和组件解耦实现高效部署，提升了吞吐量和延迟性能。

Comments CAIS 2026 Demo track | Open source at https://github.com/cornserve-ai/cornserve | Demo video at https://www.youtube.com/watch?v=nb8R-vztLRg