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在NISQ时代，实现通用量子计算最重要的瓶颈之一是纠错问题。稳定子码是最具代表性的量子纠错码类型。量子纠错码的实际应用最亟需的是可扩展的高效解码器。该工作提出了一种用于环形码的自注意力U-Net量子解码器（SU-NetQD），其性能优于最小权重完美匹配解码器，尤其在电路级噪声环境中表现突出。具体而言，通过该团队研发的SU-NetQD解码器，实现了比MWPM更低的逻辑错误率，并发现随着噪声偏置的增加，码阈值呈现上升趋势。在极端偏置噪声环境下获得了0.231的高阈值值。低层级解码器与高层级解码器的结合是该解码器实现高精度的关键创新。通过迁移学习机制，该解码器可灵活适应不同码距场景。该解码器为量子噪声分析提供了实用工具，推动了量子纠错码与量子计算的实际应用进程。