arXiv · cs.AI · Anil Bilgin, Wanda Hou, Pranav Srinivas, Yi-Zhuang You · 10 小时前模型评分35
GraphMP：面向量子 LDPC 码的搜索知识蒸馏解码器模型工厂
Distilling Knowledge from Search: Decoder Model Factory for Quantum LDPC Codes
导读
研究者提出 GraphMP，一种基于学习的消息传递解码器，可在不微调的情况下跨码族、码长、物理错误率和噪声模型迁移。它用局部消息传递保持计算可扩展，并由预测引导束搜索逐步修正候选错误模式，以更多解码时间换取更低逻辑错误率。团队还提出“解码器模型工厂”范式，用模型引导搜索产生的已验证轨迹做知识蒸馏，让解码器逐代提升并随噪声变化调整策略。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：科学研究
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We introduce GraphMP, a learning-based message-passing decoder for quantum low-density parity-check codes that transfers without fine-tuning across code families, code sizes, physical error rates, and noise models.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org