「Born測定」Transformer、クビットと光回路で検証
arXivは2026年11月3日(現地時間)、論文を公開し、その中で研究チームが、言語モデルの推論根拠を明示する「Born-Measured Attention」Transformerモデルを構築したと発表した。このモデルは、e-SNLIにおける自然言語推論で76.98 ± 0.17%のテスト精度を達成し、同規模のsoftmax Transformerと同等の性能を示した。さらに、同モデルの重みは光電子回路やクビット（qubits）へ変換可能であり、IBMの量子デバイス「ibm_kingston」で実験的な検証が行われた。