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混合量子-经典算法（HQC）是挖掘量子系统在大规模数值任务中计算优势的最有效范式之一。通过在希尔伯特高维空间中运算，量子电路相比纯经典方法能实现指数级加速，并提供对代价函数景观更丰富的表征能力。这些特性对机器学习尤为重要——当前最先进的模型（尤其是自然语言处理领域）因庞大规模矩阵乘法与高维优化问题而面临难以承受的时间复杂度。 本研究中，该团队针对时序分类问题提出一种专为Mamba架构设计的混合量子-经典选择机制。该方法采用变分量子电路（VQC）作为量子门控模块，既能增强特征提取能力，又可提升对无关信息的抑制效果。通过利用量子资源实现更高效的表征学习，该集成方案直接解决了深度学习架构的计算瓶颈问题。 研究人员系统分析了将量子子程序引入大语言模型（LLM）对其泛化能力、表达力及参数效率的影响。在有限模拟步骤中，实验结果凸显了量子增强门控机制作为构建可扩展、资源高效NLP模型路径的潜力。在输入格式为（批次,784,d_model）的重构MNIST数据集上，仅使用单一量子层的混合模型在前四个训练周期内即达到24.6%准确率，并展现出更高表达力；相较之下，纯经典选择机制仅取得21.6%准确率。该工作声明无资助来源。