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Now We Know? A Systematic Comparison of TerraMind and THOR

我们现在知道了吗？TerraMind和THOR的系统比较

Frederick Schindlegger, Kenzo Bounegta, Eva Gmelich Meijling, Johannes Jakubik, Arnt-Børre Salberg, Theodor Forgaard, Nicolas Longepe, Valerio Marsocci

机构 * University of Münster（明斯特大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Norwegian Computing Center（挪威计算中心） 纠错

AI总结 通过对TerraMind和THOR两个地理空间基础模型对比，研究其在补丁大小、解码器复杂性等方面的差异轴，发现架构设计选择对性能差异影响更大，体现互补投资策略，还得出假设和诊断消融方法，有望推广到未来模型。

Entanglement geometry separates circuit cutting, classical hardness, and trainability

纠缠几何分离电路切割、经典硬度和可训练性

Maria Gragera Garces, Sabina Drăgoi, Lirandë Pira

机构 * Quantum Software Lab（量子软件实验室） ； University of Edinburgh, UK（爱丁堡大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Centre for Quantum Technologies（量子技术中心） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 研究表明纠缠几何约束电路切割等属性，具恒定接缝键维度的MPS和TTN电路可经典模拟，构建的双块电路家族可廉价切割，MPS硬度和可训练性深度范围不兼容，用魔法作硬度资源可避免冲突，浅Clifford+\(T\)电路有相应特性。

Comments 4 pages, 2 figures

RF Spectrogram Anomaly Detection with Quantum Kitchen Sinks: Architecture, Representation, and Hardware Validation

基于量子随机特征映射的射频频谱图异常检测：架构、表示与硬件验证

Abdallah Aaraba, Alexis Vieloszynski, Remon Polus, Soumaya Cherkaoui, Ola Ahmad

机构 * ibm_quebec（IBM魁北克） 纠错

AI总结 研究针对无线射频网络异常检测问题，扩展QKS模板并引入消融协议，通过多深度数据重新上传和环纠缠进行评估。结果表明DCT表示优，适度深度纠缠QKS配置强，QKS优于经典基线，提供了实用可重复的无线网络异常检测框架。

Comments Paper accepted to IEEE quantum week 2026