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量子算法的发展及其实际应用目前高度依赖于量子电路的高效设计、编译和优化。作为变分量子算法基础的参数化量子电路尤其需要精心设计的架构，以平衡性能与硬件限制。尽管近期取得进展，但如何识别提升可训练性、噪声鲁棒性及整体算法性能的参数化量子电路结构特征，仍是该领域的研究热点。针对这些挑战，量子架构搜索旨在通过系统探索电路架构来自动设计针对特定问题的参数化量子电路，从而优化算法性能——通常需不同程度地考虑硬件约束。然而，由于缺乏统一的基准评估流程和高资源需求，量子架构搜索方法间的比较仍具挑战性。 本研究提出SQuASH（代用量子架构搜索助手），该基准利用代用模型实现量子架构搜索方法的标准化比较并显著加速其评估过程。该工作详述了创建量子架构搜索代用基准的方法论，并证明其加速量子架构搜索方法执行与比较的能力。此外，研究提供了将SQuASH集成至定制量子架构搜索方法所需的代码，使其不仅能用于基准测试，还可借助代用模型实现快速原型开发。该团队进一步公开了训练代用模型所用的数据集，以促进研究可复现性及后续探索。