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提出可验证量子采样协议

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AI 综述

Matteo Inajetovic、Anna Pappa 和 Petros Wallden 提出一种面向生成量子机器学习推理阶段的盲化、可验证采样协议，可将采样委托给远程量子服务器；即使服务器恶意，协议也能估计生成样本中被篡改的数量。该协议继承 Universal Blind Quantum Computing 的盲性，并通过陷阱化方案实现验证，补充了面向训练阶段的可验证端到端委托变分量子算法。

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最新进展10月12日 12:00

委托式生成量子机器学习的可验证采样

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月12日

12:00
arXiv · Machine Learning
委托式生成量子机器学习的可验证采样
研究提出一种面向生成量子机器学习推理阶段的盲化且可验证采样协议，可在远程量子服务器上安全委托计算。协议继承 Universal Blind Quantum Computing 的 blindness，并通过 trapification schemes 实现可验证性；即使服务器恶意，也能估计生成样本中被篡改的数量。

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