El corpus de julio suma 6 479 artículos, frente a 12 021 en junio. El retroceso alcanza a los veinte asuntos seguidos sin excepción: dice algo sobre la recogida de datos, no sobre el estado de la investigación. Lo que sigue siendo legible es el orden en que los asuntos retroceden.
Solo uno atraviesa el mes casi intacto: los algoritmos y arquitecturas para la computación cuántica, 69 artículos en julio frente a 79 en junio, mientras el corpus entero pierde casi la mitad de su volumen. Es también el único tema que los números semanales vieron crecer, dos semanas seguidas.
En el otro extremo, son los asuntos más voluminosos los que ceden más terreno: grandes modelos de lenguaje (344 artículos frente a 773), aprendizaje multimodal (311 frente a 684), robustez adversaria (211 frente a 464) y síntesis de imágenes (171 frente a 378). Todos retroceden más que la media del corpus.
Tres trabajos cuánticos recogidos a lo largo del mes: Cautious optimism for deep parameterized quantum circuits Towards quantum machine learning for assessing the resilience of post-quantum cryptography Approximate Quantum State Preparation Through Proximal Policy Optimization