Quantum states, reversible computation, and the invsqrt, DQI, and molecular Hamiltonian tasks: circuit design, resource costs, official verification, and baseline reproduction.

양자 회로의 기본 원리와 invsqrt·DQI·분자 Hamiltonian 과제의 회로 구조, 비용식, 최적화 방법, baseline 검증 결과.

The complete series Part 0 · One MRI study, twelve findings Part 1 · Training targets and validation references Part 2 · Ensembles under a nine-hour limit Part 3 · Supervision a...

시리즈 전체 보기 0편 · MRI 한 검사와 열두 소견 1편 · 학습 라벨과 검증 기준 2편 · 9시간 한도의 Ensemble 3편 · 학습 신호와 Public 성능 4편 · 엇갈린 근거와 최종 두 후보 5편 · 모델을 쌓는 동안 달라진 대회 — 현재 글 이번 글에서는 혼자 참가한 이번 대회...

What a month of coding-agent experiments revealed about repeated tool calls, changing evaluators, local-to-hosted comparisons, and the risk of a twelve-hour deadline.

한 달 동안 코딩 에이전트를 실험하며 확인한 도구 호출의 반복, 평가 환경의 변화, 로컬 결과와 호스트 점수의 차이, 그리고 12시간 제한의 위험을 정리한다.

My current final selections are v229 at 0.957 and v236 at 0.953. The public Helios prediction, H, scores higher at 0.958, and a clean composition close to my second choice has scored 0.954. I have ...

현재 최종 제출로 골라 둔 것은 0.957의 v229와 0.953의 v236이다. 공개 Helios 예측 H는 0.958로 더 높고, 두 번째 후보와 구성이 비슷한 clean 조합도 0.954를 받았다. Public 점수만 보면 더 높은 대안이 있는데도 이 둘을 선택했다. 로컬 평가와 Public이 서로 다른 쪽을 지지하기 때문이다. 두 제출은 다시...

Recent comparisons do not support a single, reliable ordering of my models. In early October, changing the training labels made local scores worse and leaderboard scores better across five matched ...

최근 비교 결과를 보면 모델들의 우열을 하나의 로컬 순위로 정하기 어렵다. 10월 초에는 학습 라벨을 바꾸자 로컬 점수가 내려가고 리더보드 점수는 올라가는 현상을 영상 조건을 맞춘 다섯 실험에서 봤다. 목적함수만 바꾼 다른 실험에서는 두 점수가 함께 올랐다. 라벨을 유지하고 영상 모델의 전체 구성을 바꾼 비교에서는 다시 로컬과 Public의 순서가 뒤...