QRLQ logra un costo 5-11% más bajo y retrasos hasta 82% más cortos frente a heurísticas en programación de nube cuántica, utilizando un 72% menos parámetros entrenables que RL profundo clásico mientras preserva la fidelidad de ejecución.
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