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我发布了一个实验性的量子计算框架，源于我自己的算子/图形工作：Q⊗DASH（MetatronQSO）。
<p>Rust核心库：metatron-qso-rs
Python包：metatron_qso
<p>GitHub: <a href="https://github.com/LashSesh/qso" rel="nofollow">https://github.com/LashSesh/qso</a>
crates.io: <a href="https://crates.io/crates/metatron-qso-rs" rel="nofollow">https://crates.io/crates/metatron-qso-rs</a>
PyPI: <a href="https://pypi.org/project/metatron_qso/" rel="nofollow">https://pypi.org/project/metatron_qso/</a>
<p># 这是什么
<p>MetatronQSO是一个以Rust为主的量子算子框架，带有Python绑定。它专注于基于图和算子的算法：量子游走、变分量子特征求解器（VQE）、量子近似优化算法（QAOA）风格的电路及相关实验。
<p>核心理念：
- 用于状态演化、电路、游走和变分算法的Rust库
- 基于PyO3的Python SDK，反映相同的概念
- 后端抽象（目前是本地模拟器，未来可通过特征支持硬件提供商）
- 一个非平凡的默认几何结构（类似Metatron立方体的图形），而不是玩具线性/网格图
<p>目标不是“又一个Qiskit包装器”，而是一个自包含的算子核心，可以灵活地融入到你自己的模型中。
<p># 架构（高层次）
<p>工作空间组织为多个库，关键的有：
- metatron-qso-rs：核心量子库（状态、算子、电路、游走、VQE/QAOA、示例二进制文件）
- metatron_qso_py：Python绑定
- 后端/遥测库，用于插入执行后端并暴露基本指标
<p>一切都是常规的Rust + Cargo，Python轮子通过maturin构建。
<p># 当前状态
<p>metatron-qso-rs已在crates.io上发布（0.1.x）
metatron_qso已在PyPI上发布（0.1.x）
CI构建Rust + Python，运行测试和一些基准
仓库中有文档/说明，解释算子模型和后端设计
<p>目前处于早期阶段，但它可以编译、运行示例，并且如果你对Rust感到熟悉（或愿意通过Python来操作），可以用于实验。
<p># 我希望得到的反馈
<p>Rust API的表面是否感觉符合习惯且易于组合？
对于Python用户：当前的绑定层是否是你可以实际使用的，还是你期待更高层次的抽象？
后端抽象（目前是本地模拟器，未来是硬件）是否以易于扩展的方式构建？
在我将图形/几何视为主要对象的处理方式上，有没有明显的红旗？
<p>如果你对量子计算、基于图的算法或不寻常的Rust工作空间感兴趣，我将非常感激任何反馈、批评或对下一步方向的建议。
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该协议还包括一项强有力的财务承诺：Anthropic将在Azure上获得300亿美元的计算能力，并额外合同高达1吉瓦的处理能力。
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一个用于实现 Excel 自定义函数的 Zig 包，基于古老的 C SDK。<p>这个项目的存在是因为我想了解 Zig 的 C 互操作性和编译时特性，以查看是否可以使 Excel C SDK 的使用体验稍微好一些。<p>这只是一个演示，我不会将其用于任何重要的事情，但在这个过程中我学到了很多。还有一个演示仓库：<a href="https://github.com/AlexJReid/zigxll-standalone" rel="nofollow">https://github.com/AlexJReid/zigxll-standalone</a>
在与大型语言模型应用中的结构体标签斗争后，为Go构建了类似Pydantic的验证功能。可以从Go代码生成JSON Schema，验证响应，并支持正确的联合类型。为模式生成和验证提供了单一的真实来源。
我一直在开发一个名为synch的约会应用程序，它利用人工智能支持，专注于情感智能，而不是无尽的滑动匹配。用户不是随机匹配，而是与一个AI教练（多代理系统）互动，该系统分析用户的偏好、价值观和沟通模式，以建议有意义的连接。
欢迎大家对我们的技术方案提出意见，以及我们可以改进的地方。