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多軛表面碼透過高密度奇偶校驗碼的多級連接達成相比傳統表面碼4–4.5倍的密度改進，運用新穎的鏈碼以管理相關錯誤，同時維持平面最近鄰連接性。

雪梨大學研究人員證明，從量子電路中排除缺陷元件改善了IBM 120量子比特Nighthawk處理器上的表面碼性能2.8倍，揭示了理論假設與實際硬件之間的關鍵差距。

USC與Quantum Elements在IBM的重六邊形超導量子位元上實現了亞閾值錯誤抑制，通過使用優化的嵌入和動態解耦，驗證了表面碼可以在超越原生設計架構的環境中工作。

針對分佈式格子手術的新型症狀提取框架，透過雜訊模組間連接改進容錯量子計算，在表面碼補丁中實現更低的邏輯錯誤率，同時保持最小電路深度。

研究人員證明量子處理器不需要原生方形網格架構來抑制錯誤。表面碼在IBM的蜂窩晶格上使用高級動力學解耦進行了擴展，證實了在非理想硬件拓撲上實現亞閾值錯誤更正。

表面碼錯誤修正可改善量子處理器保護，即使在具有不相容物理佈局的系統上也能實現，已通過發表於《自然通訊》的合作研究在IBM Heron上得到驗證。

USC 和 Quantum Elements 在《自然通訊》上發表的論文表明，表面碼錯誤更正技術即使在量子處理器的物理佈局與編碼拓撲不天然匹配的情況下，也能改善邏輯量子位的保護——這是實用量子錯誤更正擴展方面的重大進展。

具有定制化Y-穩定器的ZY表面碼在不同Pauli-X偏差值下表現出相對恆定的Y記憶體錯誤臨界值，這與標準ZX碼不同。然而，現有的匹配解碼器無法充分利用這些附加症狀資訊的全部潛力。

合成基準測試無法保證解碼器在實際量子硬件上的排名。在谷歌的Willow處理器上測試六個解碼器，結果表明電路級結構比校準更重要，NVIDIA的學習預解碼器在現實世界條件下沒有優勢。