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大语言模型通过自主闭环搜索成功重构了八种复杂的量子电路，将部分关键算法的硬件资源开销降低了一个数量级。研究人员向模型提供了量子化学模拟与物理仿真的自然语言规格说明，并接入自动化评分环境进行迭代反馈。大模型在零人工干预下独立找到了比现有学术界公开成果更紧凑的逻辑门排列，显著减少了昂贵的容错量子比特数量。这种由智能体自主设计量子硬件算法的工程范式，为加速实用级量子计算软硬件协同落地提供了极具潜力的新路径。
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