University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）

MadEvolve: Evolutionary Optimization of Cosmological Algorithms with Large Language Models

MadEvolve：利用大语言模型进行宇宙学算法的进化优化

Tianyi Li, Shihui Zang, Moritz Münchmeyer

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

AI总结 MadEvolve利用大语言模型优化宇宙学算法，通过进化方法提升计算性能并公开相关任务。

A Versatile Variational Quantum Kernel Framework for Non-Trivial Classification

一种适用于非平凡分类的变分量子核框架

Jiang Yuhan, Matthew Otten

机构 * Department of Physics, University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校物理系） ； Department of Chemistry, University of Wisconsin--Madison（威斯康星大学麦迪逊分校化学系） 纠错

AI总结 本文提出了一种适用于非平凡分类的变分量子核框架，通过高效算法和参数缩放技术，在多种现实世界高维数据集上实现了与经典核方法相当的分类性能。