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quantum compilation
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LLM通过潜在空间映射学会推理量子算子
研究人员开发了一种方法，通过将酉矩阵映射到LLM的潜在空间，使大型语言模型（LLM）能够理解和推理量子算子。这种方法实现了量子和语言输入的统一建模，在Clifford+T电路合成方面取得了有竞争力的结果。该方法还支持语言条件合成，能够通过自然语言指定门约束，为量子感知基础模型铺平了道路。
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强化学习方法大幅降低量子编译中的量子比特分配开销
研究人员开发了新的强化学习（RL）方法来解决量子计算编译中的量子比特分配问题。两种不同的方法，CO-MAP 和 QAP-Router，分别将该问题构建为组合优化或动态二次分配任务。这两种方法都利用在真实量子电路数据集上训练的强化学习策略，与现有编译器相比，在 SWAP 门开销和 CNOT 门数量方面均有显著降低。