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量子近似优化算法（QAOA）及其进阶版本——量子交替算子拟设（QAOA）是当前含噪声中等规模量子（NISQ）计算时代的重要研究方向，但其参数初始化问题尚未得到解决。受第六届MindSpore量子计算黑客松（2024）组合优化任务的启发，本文提出“待机之石”——一个基于云的加速器，用于获取高质量的QAOA初始参数。该加速器内部基于最先进的参数确定理论和方法，集成了四种自主研发的QAOA参数初始化算法，主要基于贝叶斯方法、最近邻方法和度量学习。与基线算法相比，生成的参数将分数提高了40.19%。在外部，该加速器提供Web界面和API，为用户测试和开发相关实验与应用提供灵活便捷的访问途径。本文阐述了“待机之石”的设计原理和方法，展示了其功能特性，比较了四种提出算法的优缺点，并通过实验验证了整体系统性能。