論文の概要: Quantum Coordination Advantages in AI State-Tracking Tasks: Semantic Compilation and Latent Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11066v1
• Date: Tue, 11 Aug 2026 15:32:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-12 19:14:46.105807
• Title: Quantum Coordination Advantages in AI State-Tracking Tasks: Semantic Compilation and Latent Memory
• Title（参考訳）: AI状態トラッキングタスクにおける量子コーディネートアドバンテージ:セマンティックコンパイルと潜時記憶
• Abstract要約: 我々は、特定のAI状態追跡タスクに対して、推論時量子コーディネーションの利点を証明した。 イベントの順序と過去の入力へのアクセスを保ちながら、有限片方向、ストリーミング、あるいは適応因果タスクをセマンティックAIインターフェースにマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.649244092106778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We prove inference-time quantum coordination advantages for specified AI state-tracking tasks. A solver compresses semantic history into a future-accessible boundary state and later answers a query. We count communication $B$, persistent instance-dependent memory $M$, and local work $D$; classical recurrence, caches, tools, and recomputation are allowed and charged. The central result is a boundary-preserving semantic-compilation theorem. It maps a finite one-way, streaming, or adaptive causal task into a semantic AI interface while preserving event order and access to past input. Classical boundary-state lower bounds and quantum-memory upper bounds transfer up to explicit compiler overhead, independently of the finite-precision recurrent architecture. Two applications have classical semantics. Matched-entity synopsis QA inherits the hidden-matching separation between $O(\log N)$ qubits and $Ω(\sqrt{N})$ classical boundary bits. Continual requirements auditing inherits a Max-$k$SAT streaming separation: a recurrent solver uses $O(\log^5 n\log(1/δ))$ qubits and polylogarithmic classical workspace to obtain a $0.7172$-approximation, whereas every classical one-pass finite-information solver attaining that ratio requires $Ω(\sqrt{n})$ coordination width. As a quantum-native compiler test, a stabilizer latent-state dialogue uses $n$ qubits, while every exact finite-state classical causal online realization satisfies $B+M \ge \frac{1}{2}n^2+(\frac{3}{2}-\log_2 3)n+O(1)$. The source protocols, streaming algorithms, and stabilizer witness are imported; the new result is their architecture-independent semantic transfer. These are memory and coordination separations, not runtime or empirical advantages for present-day language models. The stabilizer result assumes exact simulation and ideal noiseless quantum memory.
• Abstract（参考訳）: 我々は、特定のAI状態追跡タスクに対して、推論時量子コーディネーションの利点を証明した。 ソルバはセマンティック履歴を将来アクセス可能な境界状態に圧縮し、後にクエリに答える。 通信$B$、永続化インスタンス依存メモリ$M$、ローカルワーク$D$をカウントします。 中心的な結果は境界保存セマンティックコンパイル定理である。 イベントの順序と過去の入力へのアクセスを維持しながら、有限片方向、ストリーミング、あるいは適応因果タスクをセマンティックAIインターフェースにマッピングする。 古典的な境界状態下界と量子メモリ上界は、有限精度再帰アーキテクチャとは独立に、明示的なコンパイラオーバーヘッドに移行する。 2つの応用には古典的意味論がある。 マッチングエンティ合成 QA は、$O(\log N)$ qubits と $Ω(\sqrt{N})$古典的境界ビットの間の隠れマッチング分離を継承する。 リカレントソルバは$O(\log^5 n\log(1/δ))$ qubitsとpolylogarithmic classical workspaceを使って0.7172$-approximationを得るが、古典的な1パス有限情報ソルバは$Ω(\sqrt{n})$配位幅を必要とする。 量子ネイティブコンパイラテストでは、安定化子ラテント状態対話は$n$ qubitsを使用し、全ての完全有限状態古典的因果オンライン実現は$B+M \ge \frac{1}{2}n^2+(\frac{3}{2}-\log_2 3)n+O(1)$を満たす。 ソースプロトコル、ストリーミングアルゴリズム、スタビライザビジターがインポートされ、アーキテクチャに依存しないセマンティックトランスファーが新たな結果となった。 これらはメモリとコーディネーションの分離であり、現在の言語モデルに対する実行時や経験上の利点ではない。 安定化器は正確なシミュレーションと理想的なノイズレス量子メモリを仮定する。

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