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Transformer模型和端到端学习框架正在迅速革新人工智能领域。该研究团队将目标检测Transformer应用于半导体量子点阵列的电荷稳定性图分析——这是实现自旋量子计算可扩展性的关键任务。具体而言，该模型能识别三相点及其连接性，这对虚拟门校准、电荷态初始化、漂移校正和脉冲序列生成至关重要。研究结果表明，该模型在三种不同自旋量子位架构上的性能均超越卷积神经网络，且无需重新训练。与现有方法相比，该方法在显著降低复杂度和运行时间的同时，增强了泛化能力。这些成果昭示了基于Transformer的端到端学习框架有望成为可扩展、设备无关的量子点器件控制与调谐工具的基础平台。