Modern large language models - transformers and diffusion language models - are built around two canonical algorithmic tasks: prediction and generation. We prove unconditional separations between low-depth quantum computation and the corresponding bounded-resource classical language-model architectures in both regimes. Concretely, we exhibit the following: 1. Distributional separation. We give a

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Separating quantum circuits from classical LLMs](https://arxiv.org/abs/2608.03962v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Srinivasan Arunachalam, Arkopal Dutt, Hari Krovi, Rik Sengupta

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⏱️ 2026-08-05 14:02