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该团队研究了生成式量子本征解算器（GQE）[1]，该方法通过训练经典生成模型来产生具有特定性质的量子电路（例如描述分子基态）。研究人员提出两种改进GQE的方法：首先，指出了直接偏好优化（DPO）作为GQE损失函数时的局限性，并提出持续性DPO（P-DPO）作为解决方案；其次，为改进GQE训练阶段的在线学习，引入了在线与离线学习相结合的混合方法。通过基于Transformer解码器架构的GQE实现，研究团队在BeH₂分子基态搜索实验中验证了改进方法——P-DPO相较DPO能获得更低能量值，而混合学习方法进一步提升了收敛性和最终能量值，尤其在P-DPO框架下效果更为显著。