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该研究团队提出了一种通过阶段性、基于奖励的强化学习训练的量子智能体，能够自主重新发现多个开创性量子算法和协议。具体而言，这些智能体掌握了：用于量子傅里叶变换的高效对数深度量子电路；格罗弗搜索算法；强硬币翻转的最佳欺骗策略；以及CHSH等非局域性博弈的最优获胜策略。这些智能体通过直接交互实现上述成果，无需预先获知已知最优解。该工作展示了量子智能作为算法发现工具的潜力，为新型量子算法和协议的自动化设计开辟了道路。