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量子电路是量子科学的基础框架，能够描述、分析和实现量子计算。然而针对特定计算任务，如何设计由单量子比特门和双量子比特门构成的高效电路仍是重大挑战。该研究团队提出了一种人工智能驱动的量子电路设计新方案，并采用影子层析成像技术实现高效量子态读出作为验证基准。受自然语言处理技术启发，该方案首先通过优化双量子比特门的纠缠能力来遴选精简门词典，最终确定iSWAP门作为显著提升采样效率的核心元件，形成最小门集{I, SWAP, iSWAP}。在此基础上，研究人员通过强化学习训练循环神经网络来生成高性能量子电路。训练后的模型展现出强大泛化能力，可在训练集外以低样本复杂度发现高效电路架构。这种自然语言处理启发的框架在量子计算领域具有广阔应用前景，包括提取量子纠错中逻辑量子比特的特性。