强化学习使玻色子码的制备速度提高100倍，并在噪声下保持高保真度，通过弗洛凯工程推进容错量子计算的发展。

#量子纠错 #强化学习 #新闻

GenQAS 结合强化学习与合成转移生成，以克服量子电路发现中的样本匮乏问题。在 12 个量子比特处相比被动重放方法实现了 7.0 倍的性能提升，同时识别出具有竞争力能量精度的紧凑电路。

#量子电路 #强化学习 #研究

深度Q学习智能体自主发现了用于量子态制备的优化微波脉冲序列，相比随机搜索实现了17-29倍更多的亚Hartree-Fock态，且在超导量子比特上的保真度超过0.995。

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