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量子计算机有望在重要问题上超越经典计算机，但这仅当困扰量子硬件的错误能被大规模纠正时才能实现。量子低密度奇偶校验（qLDPC）码通过结合稀疏奇偶校验、有限编码率与增长距离，为实现这一目标提供了有前景的途径，但其构造仍是一个极具挑战性的离散设计问题。本文提出了结构化概念演化（SCE），这是一种搜索框架，它将大型语言模型与结构化代数变异文法相结合，用于发现提升积码族——一类CSS qLDPC码。SCE并非要求LLM从零开始设计码，而是通过层级化变异（修改群代数、原型图几何或基空间）来演化结构化概念，这些概念由代数规范与实现它们的可执行程序共同构成。运行SCE，该工作发现了一系列多样化的有竞争力码族，范围从阿贝尔构造到非阿贝尔群上的码族（超越了诸如双变量自行车码等标准设计所依据的群），并在码容量退极化噪声下结合BP+OSD解码对其进行了表征。这些结果是使用轻量级模型（GPT-5.4-mini和GPT-5.4-nano）获得的。