Pinamunuan ni Propesor Daniel Lidar ng USC ang isang koponan na nakamit ang tinaguriang "banal na grail" ng quantum computing: ang unang walang-kundisyong eksponensyal na bilis kumpara sa klasikong mga computer. Gamit ang 127-qubit Eagle quantum processors ng IBM, ipinakita ng mga mananaliksik ang tagumpay na ito sa paglutas ng isang bersyon ng Simon's problem, na itinuturing na paunang hakbang sa Shor's factoring algorithm.
Ang mga resulta, inilathala sa Physical Review X noong Hunyo 5, 2025, ay kumakatawan sa pundamental na pagbabago sa praktikal na kakayahan ng quantum computing. "Ang eksponensyal na bilis ay ang pinaka-dramatikong uri ng pagbilis na inaasahan natin mula sa quantum computers," paliwanag ni Lidar, na cofounder din ng Quantum Elements, Inc.
Hindi tulad ng mga naunang pahayag na nangangailangan ng hindi pa napapatunayang mga palagay tungkol sa klasikong mga algorithm, itinuturing na "walang-kundisyon" ang tagumpay na ito—ibig sabihin, hindi matatalo o mababaligtad ang quantum performance advantage. Gumamit ang mga mananaliksik ng masalimuot na mga teknik sa error correction tulad ng dynamical decoupling at measurement error mitigation upang makamit ang maaasahang resulta sa kabila ng ingay sa kasalukuyang quantum systems.
Sa iba pang mahahalagang balita sa AI, ipinakilala ng Google DeepMind ang AlphaGenome, isang makapangyarihang bagong AI model para sa pagsusuri ng DNA sequence. Kayang iproseso ng sistema ang hanggang isang milyong DNA letters nang sabay-sabay at hulaan ang libu-libong molekular na katangian sa single base-pair na resolusyon. Available ito sa pamamagitan ng API para sa hindi-komersyal na pananaliksik, layunin ng AlphaGenome na magbigay-linaw kung paano nakakaapekto ang genetic variations sa regulasyon ng gene at mga mekanismo ng sakit.
"Isa ito sa mga pinaka-pundamental na problema hindi lang sa biology—kundi sa buong agham," ayon kay Pushmeet Kohli, pinuno ng AI for science ng Google DeepMind. Nakabatay ang modelong ito sa naunang genomics work ng DeepMind at nagpapalawak sa AlphaMissense, na nakatuon naman sa protein-coding regions.
Samantala, inanunsyo ng Microsoft noong Hulyo 2 na magtatanggal ito ng 9,000 trabaho sa buong mundo, na kumakatawan sa halos 4% ng kanilang workforce. Kasunod ito ng naunang tanggalan ng 6,000 posisyon noong Mayo, na nagdadala sa kabuuang tanggalan ngayong 2025 sa mahigit 15,000. Nangyayari ito habang nangako ang Microsoft ng $80 bilyong kapital para sa fiscal year 2025, na pangunahing ilalaan sa pagpapaunlad ng AI infrastructure.
Ipinapakita ng timing na ito ang mas malawak na hamon na kinakaharap ng mga kumpanya sa teknolohiya habang binabalanse ang malalaking pamumuhunan sa AI at ang pag-optimize ng workforce. Kamakailan ay binanggit ni Microsoft CEO Satya Nadella na hanggang 30% ng code ng kumpanya ay ngayon ay nililikha ng mga AI tool, na nagpapahiwatig ng paglipat patungo sa mas awtomatikong operasyon.