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快速高效地制备量子临界态对于各类量子技术而言，是一项具有挑战性却又至关重要的任务。这种困难在接近量子相变的系统中尤为突出——由于能隙闭合从根本上限制了绝热过程的时间尺度，因而阻碍了快速态制备。该研究团队提出利用深度强化学习（DRL）框架快速制备量子临界态，该方法可广泛拓展至光-物质相互作用系统。具体而言，DRL智能体通过优化一组随时间演化的控制哈密顿量，在有限时间内将系统从初始非临界态驱动至目标临界态，且所有参数均处于实验可及范围。作为具体应用案例，该工作聚焦量子拉比模型。经DRL优化的时变控制哈密顿量可生成与目标临界态保真度极高（>0.999）的终态。该方案可直接推广至其他由光-物质相互作用模型描述的量子临界系统（如量子迪克模型）。这项研究为制备和操控量子临界态提供了强有力的新框架。