量子点（QDS）阵列是一个有前途的候选系统，实现可扩展的耦合码头系统，并用作量子计算机的基本构建块。在这种半导体量子系统中，设备现在具有数十个，必须仔细地将系统仔细设置为单电子制度并实现良好的Qubit操作性能。必要点位置的映射和栅极电压的电荷提出了一个具有挑战性的经典控制问题。随着QD Qubits越来越多的QD Qubits，相关参数空间的增加充分以使启发式控制不可行。近年来，有一个相当大的努力自动化与机器学习（ML）技术相结合的基于脚本的算法。在这一讨论中，我们概述了QD器件控制自动化进展的全面概述，特别强调了在二维电子气体中形成的基于硅和GaAs的QD。将基于物理的型号与现代数值优化和ML相结合，证明在屈服高效，可扩展的控制方面已经证明非常有效。通过计算机科学和ML的理论，计算和实验努力的进一步整合，在推进半导体和量子计算平台方面具有巨大的潜力。
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当前的量子点（QD）设备的自动传动方法在显示出一些成功的同时，缺乏对数据可靠性的评估。当自主系统处理嘈杂或低质量数据时，这会导致意外的失败。在这项工作中，我们为QD设备的强大自动调整提供了一个框架，该QD设备将机器学习（ML）状态分类器与数据质量控制模块结合在一起。数据质量控制模块充当“守门人”系统，确保只有国家分类器处理可靠的数据。较低的数据质量会导致设备重新校准或终止。为了训练两个ML系统，我们通过结合QD实验的典型合成噪声来增强QD仿真。我们确认，在状态分类器的训练中包含合成噪声可以显着提高性能，在测试实验数据时，准确性为95.0（9）％。然后，我们通过表明状态分类器的性能随着预期的数据质量而恶化，从而验证数据质量控制模块的功能。我们的结果为嘈杂的QD设备的自动调整建立了强大而灵活的ML框架。
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随着空间的尺寸增加，在真实数据中分类高维形状的问题在复杂性中增长。对于识别不同几何形状的凸形形状的情况，最近提出了一种新的分类框架，其中使用一种称为射线的一组一维表示的交叉点，其中具有形状的边界来识别特定几何形状。基于射线的分类（RBC）已经使用两维和三维形状的合成数据集进行了经验验证的（Zwolak等人。在第三讲习班关于机器学习和物理科学（Neurips 2020），温哥华，加拿大的第三次研讨会的程序中[ arxiv：2010年12月11日，2010年12月11日，最近也已经通过实验验证（Zwolak等，Prx量子2：020335,2021）。在这里，我们建立了由关键角度度量定义的形状分类所需的光线数量的绑定，用于任意凸形形状。对于两个维度，我们在形状的长度，直径和外部角度方面导出了射线数量的下限。对于$ \ mathbb {r} ^ n $的凸多台，我们将此结果概括为与二向角度的函数和多边形面的几何参数给出的类似绑定。该结果使得能够使用比体积或基于表面的方法基本更少的数据元素估计高维形状的不同方法。
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尽管对生物学上合理的学习规则进行了广泛的理论工作，但很难获得有关大脑中是否以及如何实施此类规则的明确证据。我们考虑在生物学上合理的监督和加强学习规则，并询问学习过程中网络活动的变化是否可以用于确定正在使用哪种学习规则。有监督的学习需要一个信用分配模型来估计从神经活动到行为的映射，并且在生物生物体中，该模型将不可避免地是理想映射的不完善的近似，从而导致相对于重量更新的偏见真正的梯度。另一方面，强化学习不需要信用分配模型，并且倾向于按照真正的梯度方向进行体重更新。我们得出一个指标，通过观察学习过程中网络活动的变化来区分学习规则，鉴于实验者已经知道了从大脑到行为的映射。由于脑机界面（BMI）实验允许对该映射进行完美了解，因此我们专注于使用复发性神经网络对光标控制BMI任务进行建模，这表明可以在模拟实验中使用神经科学实验者将在模拟实验中进行区分，以区分学习规则。合理地可以访问。
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语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。
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大型语言模型已被证明可以使用少量学习来实现各种自然语言任务的出色表现，这大大减少了将模型调整到特定应用程序所需的特定任务培训示例的数量。为了进一步了解量表对少量学习的影响，我们培训了一个5400亿个参数，密集激活的变压器语言模型，我们称之为“途径”语言模型棕榈。我们使用Pathways在6144 TPU V4芯片上训练了Palm，这是一种新的ML系统，可在多个TPU POD上进行高效的训练。我们通过在数百种语言理解和产生基准的基准方面实现最先进的学习结果来证明扩展的持续好处。在这些任务中，Palm 540B实现了突破性的表现，在一系列多步推理任务上表现出色，超过了最新的最新表现，并且在最近发布的Big Benchmark上表现优于平均人类表现。大量的大型基础任务显示出与模型量表的不连续改进，这意味着当我们扩展到最大模型时，性能急剧增加。 Palm在多语言任务和源代码生成方面也具有很强的功能，我们在各种基准测试中证明了这一点。我们还提供了有关偏见和毒性的全面分析，并研究了训练数据记忆的程度，相对于模型量表。最后，我们讨论与大语言模型有关的道德考虑，并讨论潜在的缓解策略。
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监督运营商学习是一种新兴机器学习范例，用于建模时空动态系统的演变和近似功能数据之间的一般黑盒关系的应用。我们提出了一种新颖的操作员学习方法，LOCA（学习操作员耦合注意力），激励了最近的注意机制的成功。在我们的体系结构中，输入函数被映射到有限的一组特征，然后按照依赖于输出查询位置的注意重量平均。通过将这些注意重量与积分变换一起耦合，LOCA能够明确地学习目标输出功能中的相关性，使我们能够近似非线性运算符，即使训练集测量中的输出功能的数量非常小。我们的配方伴随着拟议模型的普遍表现力的严格近似理论保证。经验上，我们在涉及普通和部分微分方程的系统管理的若干操作员学习场景中，评估LOCA的表现，以及黑盒气候预测问题。通过这些场景，我们展示了最先进的准确性，对噪声输入数据的鲁棒性以及在测试数据集上始终如一的错误传播，即使对于分发超出预测任务。
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源于机器学习和优化的临床决策支持工具可以为医疗保健提供者提供显着的价值，包括通过更好地管理重症监护单位。特别是，重要的是，患者排放任务在降低患者的住宿时间（以及相关住院费用）和放弃决策后的入院甚至死亡的风险之间存在对细微的折衷。这项工作介绍了一个端到端的一般框架，用于捕获这种权衡，以推荐患者电子健康记录的最佳放电计时决策。数据驱动方法用于导出捕获患者的生理条件的解析，离散状态空间表示。基于该模型和给定的成本函数，在数值上制定并解决了无限的地平线折扣明马尔科夫决策过程，以计算最佳的排放政策，其价值使用违规评估策略进行评估。进行广泛的数值实验以使用现实生活重症监护单元患者数据来验证所提出的框架。
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异常气道扩张，称为牵引支气管扩张，是特发性肺纤维化（IPF）的典型特征。体积计算断层扫描（CT）成像捕获IPF中逐渐变细的丢失。我们假设气道异常的自动化量化可以提供IPF疾病程度和严重程度的估算。我们提出了一种自动化计算管道，系统地将气道树木从基于深度学习的气道分割中划分到其裂片和世代分支，从而从胸部CT获得气道结构措施。重要的是，透气阻止通过厚波传播的杂散气道分支的发生，并通过图表搜索去除气道树中的环，克服现有气道骨架算法的限制。在14名健康参与者和14名IPF患者之间比较了透气段（跨空间）和透气曲线曲线之间的逐渐变化。 IPF患者中，Airway interberering显着降低，与健康对照相比，Airway曲线曲调显着增加。差异在下叶中最大标记，符合IPF相关损伤的典型分布。透气是一种开源管道，避免了现有的气道定量算法的限制，并具有临床解释性。自动化气道测量可能具有作为IPF严重程度和疾病程度的新型成像生物标志物。
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医疗AI通过支持基于证据的医学实践，个性化患者治疗，降低成本以及改善提供者和患者体验，推进医疗保健的巨大潜力。我们认为解锁此潜力需要一种系统的方法来衡量在大规模异构数据上的医疗AI模型的性能。为了满足这种需求，我们正在建立Medperf，这是一个开放的框架，用于在医疗领域的基准测试机器学习。 Medperf将使联合评估能够将模型安全地分配给不同的评估设施，从而赋予医疗组织在高效和人类监督过程中评估和验证AI模型的性能，同时优先考虑隐私。我们描述了当前的挑战医疗保健和AI社区面临，需要开放平台，Medperf的设计理念，其目前的实施状态和我们的路线图。我们呼吁研究人员和组织加入我们创建Medperf开放基准平台。
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