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QADAPT
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新的QAdapt框架通过噪声自适应增强量子纠错能力
研究人员开发了QAdapt，一个旨在通过适应量子硬件中变化的噪声条件来改进量子纠错的新型框架。这个神经预解码系统能够捕捉综合数据中的时空相关性，并适应不断变化的噪声而不会忘记先前状态。然后，QAdapt将剩余的综合数据转发给传统的解码器，从而降低逻辑错误率并加快后端解码速度，这在合成数据和Google的Willow基准测试中得到了证明。
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新的 QADAPT 框架使用分解动作实现可扩展的量子设备调谐
研究人员开发了一个名为 QADAPT 的新框架，以应对量子设备调谐中的挑战。该框架利用动作分解多智能体强化学习来解耦智能体并最小化干扰，这是此类复杂系统中的常见问题。QADAPT 证明了其在无需预先训练的情况下泛化到不同尺寸量子设备的能力，并保持一致的收敛步数，为大规模量子处理器校准提供了可扩展的解决方案。