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随着量子处理器规模的持续扩大，全面基准测试对设备性能评估至关重要。层保真度基准是一种非常适合大规模评估处理器性能的方法，其核心优势包括：与随机化基准测试（RB）流程天然契合、具备串扰感知能力、可快速测量大量量子比特、信噪比高且能提供细粒度信息。该研究团队在原始层保真度论文分析基础上，通过优化基准参数深化了其应用洞察。研究人员提出了一套稳健的协议用于识别长度为N的最佳量子比特链，实验表明该方法使每层门误差（EPLG）比随机选择链降低40%-70%。该工作进一步验证了层保真度作为性能监控工具的有效性——通过追踪长度为50和100的最佳链以及长度为100的固定链，可同时捕捉边缘局部和全器件的性能退化。此外，团队通过提出直接RB拟合中随机化次数和克利福德长度的参数边界，优化了误差分析流程，从而最小化拟合不确定性。值得注意的是，在分析门时长变化影响时发现：当鹰式R3处理器某些门操作时长延长65%时，固定链上的分层双量子比特（2Q）误差因空闲时间增加而显著上升，其中EPLG值最高增加95%。这些发现拓展了层保真度基准的适用场景，并为优化量子处理器评估提供了实用指南。