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随着量子计算从理论承诺迈向实验现实，严谨的实验跟踪需求变得至关重要。该研究团队借鉴机器学习（ML）和人工智能（AI）领域的最佳实践，提出结构化跟踪工作流能显著提升量子研究中的可复现性、可扩展性与协作效率。本文探讨了MLflow在量子研究中的应用，阐明了在这个日益混合的经典-量子研究场景中，该工具如何促进更优的开发实践、实验复现、决策制定以及跨领域整合。