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从有限样本泛化到未见过的有效状态是离散生成建模的核心问题。在一个可控且完全可枚举的设定中，该团队检验了常用于可处理瞬时量子多项式时间（IQP）训练的奇偶损失是否也能为泛化提供归纳偏置。该团队将使用奇偶监督训练的IQP电路生发机与使用坐标方向均方误差（MSE）训练的同一电路，以及给定相同奇偶矩的经典最大熵控制进行了比较。与IQP-MSE相比，奇偶监督改善了正向Kullback-Leibler（KL）拟合和未见高价值状态的恢复，而最大熵控制并未完全复现这一效果。一种无参数的谱重构表明，奇偶矩已将证据从观测样本传递到结构兼容的未见状态，而IQP电路进一步优化了这一过程。该研究指出，当待学习分布、奇偶目标函数与电路架构在结构上保持一致时，奇偶监督不仅是一种可处理的训练信号，也是一种用于IQP生发机的泛化机制。