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量子退火为解决NP难组合优化问题提供了前景广阔的新范式，但其实际应用面临两大挑战：如何将问题描述转化为二次无约束二进制优化（QUBO）格式的复杂人工翻译过程，以及当前量子硬件的可扩展性限制。为突破这些障碍，该研究团队提出创新性的端到端框架LLM-QUBO，实现了从问题表述到求解的全流程自动化。该系统利用大语言模型解析自然语言，自动生成结构化数学表征；针对硬件限制，研究人员融合了量子-经典混合的Benders分解方法——将组合复杂的主问题编译为紧凑QUBO格式，而将线性结构的子问题分配给经典求解器。通过经典求解器验证生成QUBO的正确性及混合方法的可扩展性，该工作不仅建立了稳健的性能基准，更证明了框架具备量子硬件部署条件。这项研究的主要贡献在于构建了连接经典人工智能与量子计算的协同计算范式，解决了优化问题实际应用中的关键性挑战。该自动化工作流显著降低了技术门槛，为将量子设备转化为可处理大规模现实优化问题的加速器提供了可行路径。