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量子纠错是大规模量子计算的关键要素，它通过将逻辑信息编码至多个物理量子比特来保护其免受物理噪声影响。拓扑稳定子码因其几何局域性和实际应用价值而备受关注。这类纠错码通过稳定子测量产生校验子，必须将其解码为恢复操作，这使得解码成为可扩展实时操作的核心瓶颈。现有解码器通常分为两类：经典算法解码器虽能提供稳健的基准方案，但在大码距或严格延迟约束下可能产生巨大计算开销；基于机器学习的解码器具备快速GPU推理和灵活函数逼近优势，但多数方法未能显式利用拓扑码的晶格几何结构与局域特性，可能限制性能表现。该工作提出QuantumSMoE解码器，采用基于量子视觉变换器的架构：通过十字形嵌入和自适应掩码整合编码结构以捕获局域相互作用和晶格连通性，并借助带有新型辅助损失函数的专家混合层提升可扩展性。在环面码上的实验表明，该方案性能优于最先进的机器学习解码器及广泛使用的经典基准方法。