具超长可重复相干时间的通量量子比特问世******

　　以色列巴伊兰大学物理系暨量子纠缠科学与技术中心迈克尔·斯特恩及其同事基于一种称为超导通量量子比特的不同类型的电路构建超导处理器。在发表于《物理评论应用》上的一篇论文中，他们提出了一种控制和制造通量量子比特的新方法，该方法具有前所未有的可重复长相干时间。

　　通量量子比特是一种微米大小的超导环路，其中电流可顺时针或逆时针流动，也可双向量子叠加。与传输子（transmon）量子比特相反，这些通量量子比特是高度非线性的对象，因此可在非常短的时间内以高保真度（即无错误地进行计算的能力）进行操作。

　　超导传输子量子比特被认为是可扩展量子处理器的基本构建块。多年来，传输子量子比特的保真度不断提高，IBM、亚马逊和谷歌等科技巨头在最近的竞争中相继展示了量子优越性。

　　但随着处理器变得越来越大，如IBM刚刚宣布推出一款具400多个传输子量子比特的处理器，此类系统的保真度和可扩展性要求变得越来越严格。特别是，传输子量子比特是弱非线性对象，这本质上限制了它们的保真度，并且由于频率拥挤的问题带来了对可扩展性的担忧。

　　而通量量子比特的主要缺点是，它们特别难以控制和制造，这导致了相当大的不可重复性，之前它们在工业中的使用仅限于量子退火优化过程。

　　在新研究中，研究团队与澳大利亚墨尔本大学合作，使用新颖的制造技术和最先进的设备，成功地克服了这一范式的重大障碍。

　　斯特恩表示，他们在这些量子比特的控制和可重复性方面取得了显著改善。这种可重复性使他们能够分析阻碍相干时间的因素并系统地消除它们。这项工作为量子混合电路和量子计算领域的许多潜在应用铺平了道路。

　　这项研究得到了以色列科学基金会的支持。（记者张梦然）

人工智能语言模型　在智商测试中胜过人类******

　　新华社讯 据《参考消息》报道，美国加利福尼亚大学洛杉矶分校的研究人员发现，在衡量智力的一系列推理测试中，自回归语言模型“生成型已训练变换模型3”（GPT-3）的成绩明显优于普通大学生。该程序利用深度学习生成类似人类语言的文本。

　　由美国开放人工智能研究中心（OpenAI）研发的GPT-3有很多用途，包括语言翻译和为聊天机器人生成文本等。GPT-3有1750亿个参数，是目前规模最大、功能最强的语言处理人工智能模型之一。

　　这项新研究在常识、美国高校入学资格考试（SAT）成绩和智商这3个方面比较了GPT-3和人类的表现。发表在阿奇夫论文预印本网站上的研究结果显示，在这3个类别中，人工智能语言模型的成绩都高于人类。

　　研究人员在研究报告中写道：“我们发现，GPT-3展示出了惊人的抽象图案归纳能力，在解答大多数题目时表现和人类不相上下，甚至更好。我们的研究结果表明，像GPT-3这样的大型语言模型已经具备用零样本学习方法解决一系列类比问题的初步能力。”该报告有待同行评议。

　　研究小组还说，GPT-3“通过与生物智能截然不同的路径，被动形成了类似人类类比推理能力的机制，尽管它并未在这方面经过明确训练”。

　　这项研究发现，能够回答大多数问题甚至为人类起草论文的GPT-3，在从头开始回答问题和回答多选题时的表现超过了人类。

　　人工智能专家、作家艾伦·汤普森博士说，GPT-3的智商超过120。毫无疑问，这属于“天资聪慧”。