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将大型语言模型（LLMs）与量子计算相融合是一项关键挑战，当前受限于噪声中等规模量子（NISQ）设备的严重制约，包括贫瘠高原效应和有限相干时间等问题。现有方法常因静态的量子-经典任务划分而失效。该研究团队提出自适应量子-经典融合框架（AQCF），首次通过动态协同设计实现二者无缝衔接。该框架核心在于实时适应机制：通过分析输入复杂度，动态调度经典与量子处理之间的无缝切换。其三大创新包括：（1）基于熵驱动的自适应电路设计，规避贫瘠高原效应；（2）量子记忆库将经典注意力机制与量子态相似性检索相结合；（3）智能融合控制器实现任务最优分配。该架构在保持与传统Transformer完全兼容的同时，渐进式引入量子优势。情感分析实验表明，AQCF在保持竞争力的同时，显著提升量子资源利用率，并能在典型NISQ限制下稳定运行。该工作为现有量子硬件提供了即时的实用价值，同时为发展成熟量子大型语言模型指明了演进路径。