量子机器学习结合了量子计算与机器学习的理念，许多研究者正在探索量子计算对机器学习的帮助。文章介绍了五个有用的开源项目，涵盖基础知识、研究论文、实践项目和构建管道的资源，适合不同学习风格，提供从基础到深入的学习路径。

量子力学的发现改变了我们对自然界的理解。谷歌量子AI致力于开发量子计算，以解决复杂问题，认为大规模量子计算机是解决现实世界问题的关键。目前的挑战是保持量子态的稳定，避免信息丢失。谷歌涂鸦庆祝世界量子日，展示了量子比特的状态空间。

阿里巴巴的HappyHorse模型在AI视频领域表现突出，亿咖通承接Flyme OS核心资产，华为将推出新品牌“华为智擎”。马斯克的XChat即将上线，主打隐私安全。荣耀机器人将参加北京马拉松，展示智能制造成果。日本四家公司联合成立新AI公司，推动AI技术应用。东芝量子计算机速度提升100倍，应用于复杂计算领域。

离散对数问题（DLP）是公钥密码学的基础，广泛应用于加密和签名方案，其安全性依赖于群的结构，尤其在椭圆曲线中表现突出。通过双线性配对，DLP催生了BLS签名和身份基加密等新构造。尽管量子计算对DLP构成威胁，但其在当前密码学中仍然不可或缺。

在对称加密中，发送方与接收方需共享密钥，密钥交换协议解决了在不安全网络中协商共享秘密的问题。椭圆曲线Diffie-Hellman（ECDH）是主流的密钥交换机制，利用椭圆曲线的数学特性确保安全性。X25519和X448是两种重要的实现，提供高效和安全的密钥交换。TLS 1.3强制使用ECDHE以确保前向保密，未来的密钥交换需应对量子计算威胁。

RSA加密方案由里维斯特、沙米尔和阿德曼于1977年提出，是首个可用于加密和数字签名的公钥密码体制。尽管其数学基础优美，但在实际应用中存在安全隐患，如确定性加密和小消息攻击等。为解决这些问题，发展了RSA-OAEP和RSA-PSS等填充方案。随着量子计算的威胁，RSA的未来面临挑战，密码学界正逐步向后量子密码算法迁移。

在台湾的OpenSource4You（ALC Taipei），Apache Mahout项目吸引了许多新贡献者。学生们通过量子计算和GPU加速推动项目发展，强调开源精神和社区的重要性，致力于培养下一代开发者。未来，他们计划在北京的社区活动中展示成就，并感谢AMD台湾提供的高性能计算资源。

谷歌计划在2029年前实现后量子密码学（PQC）的迁移，以应对量子计算对现有加密标准的威胁。公司强调数字转型的重要性，并在Android 17中整合PQC数字签名保护，推动行业跟进。

谷歌计划在2029年前实现后量子密码学（PQC）迁移，以应对量子计算对现有加密标准的威胁，并在Android 17中整合PQC数字签名保护，推动行业共同应对安全挑战。

谷歌量子AI专注于量子计算，近期扩展至中性原子量子计算。通过超导量子比特和中性原子技术，谷歌旨在加速量子计算的商业化。新任领导亚当·考夫曼将推动中性原子硬件团队的发展，增强量子生态系统。