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该研究团队提出了一种面向LiDMaS+系统中混合连续变量与离散变量量子纠错的架构级硬件-逻辑-解码器执行堆栈。通过将供应商原生记录标准化为统一的解码器输入输出契约，该方案在固定控制条件下对MWPM、UF、BP及神经MWPM四种解码器进行回放验证。在基于Xanadu测试夹具及抽样公开数据集的案例研究中，回放完整性达到100%：108/108组测试数据与4000/4000条真实数据切片请求-响应记录完全匹配，未出现请求解析错误、响应解析错误或解码器名称不匹配情况。研究表明，在相同输入条件下，解码器行为呈现显著的机制依赖性：测试数据加权统计显示，平均比特翻转次数分别为1.296（MWPM）、1.296（UF）、0.667（BP）和1.296（神经MWPM）；真实数据加权统计中，平均比特翻转次数为0.641（MWPM）、0.741（UF）、0.318（BP）和0.641（神经MWPN），对应非空翻转率分别为0.490、0.490、0.318和0.490。 质量控制的本质在于可解释性权衡：BP解码器采取保守干预策略但残留误差较高，而MWPM系列解码器干预更积极且能清除更多症候群。无症候群警告率保持解码器无关性（测试数据加权值0.259，真实数据0.510），验证了从硬件输入到逻辑校正的稀疏语义保持。分析阶段重运行产生的SHA-256校验值完全一致，支持确定性研究迭代。在光子GKP导向的硬件方案中，这些成果为根据操作机制选择解码策略建立了实用基准框架。值得注意的是，BP解码器较MWPM在测试数据中降低48.6%加权校正量，在真实数据切片中分别较MWPM和UF降低50.4%与57.1%的加权校正量。