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在量子信息科学中，以最小假设来表征大规模量子系统是一项核心挑战。自检验通过仅从观测到的测量统计数据中识别底层量子态，自检验提供了最强形式的认证。然而，现有针对通用 $n$ 方态的自检验方法面临可扩展性瓶颈，其样本复杂度随系统规模增长需要指数级数量的样本。在本工作中，该团队通过引入一种协议克服了这一瓶颈，该协议能以仅多项式级的样本复杂度鲁棒地自检验几乎所有 $n$ 量子比特态。其中的关键要素是一种无需设备依赖即可评估多体泡利测量的高效方案，该方案仅需线性数量的辅助贝尔对以及标准的投影测量和贝尔测量即可实现，完全在当前量子技术能力范围内。除了自检验态之外，该团队的方案为在设备无关设置中实现广泛的学习与认证协议提供了一个通用框架，提供了一个通用框架，从而为大规模量子网络中的设备无关量子信息处理开辟了一条可扩展的路径。