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该研究团队提出了“量子电路守护进程”（QC-Daemon）——一种用于编译量子设备操作、旨在提升量子硬件执行效率的强化学习代理程序。该程序被应用于名为“原子博弈”的移动合成问题，该问题涉及在可重构中性原子阵列上编排并行电路。在数值模拟中，QC-Daemon由两种具有物理驱动架构的变压器模型实现，并通过强化学习算法进行训练。 研究发现，通过智能调整原子布局，该方案能将最多100个量子比特的各类基准问题对数保真度损失降低。此外，该工作验证了方法的可迁移性：基于Transformer架构的QC-Daemon在多样化电路集训练后，可将习得的策略成功推广到未见过的电路场景中。