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本文提出了一种用于超维计算分解的高效量子比特量子框架，将表示成本从O(D)量子比特降低到O(log D)量子比特，同时保持二次搜索优势，实现了最多2000倍的量子比特减少。
PsiQuantum计划利用光子构建大规模量子计算机，借助现有芯片制造基础设施，投资10亿美元，目标在2027年投入运行。
本文提出了一种新型并行量子卷积神经网络（QCNN）架构，能够高效地经典模拟大规模QCNN，并在128量子比特模型上展示了MNIST二分类的训练过程。
丹麦技术大学的研究人员采用混合AI和量子计算方法，生成了能与特定蛋白质结合的新型肽，尤其在数据稀疏时表现出更优性能，可能加速疫苗和个性化免疫疗法的开发。
谷歌研究人员表明，强化学习可以利用量子纠错中的错误检测数据持续重新校准控制参数，从而实现稳定的长时间计算，无需为重新校准而停机。
本文提出QANTIS方法，利用IBM Heron量子硬件对部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）执行校准信念更新，重点在于跨序列决策步骤复用量子信念更新原语而不破坏后验。作者通过Tiger POMDP上的受控案例研究验证了该方法，表明硬件后验与精确贝叶斯推断选出的动作相同。
提出了一种采用二元自行车码的针对量子卷积神经网络的低开销纠错技术，证明了在真实噪声环境下，相比于未保护QCNN，该技术改善了学习性能。
介绍了Onnes，一种基于物理的多智能体LLM模拟器，用于量子计算基础设施的低温故障诊断。通过精心策划的少样本演示和自一致性投票，零样本LLM智能体面板实现了0.990的故障分类准确率，与监督式分类器相当，且无需参数更新。
本文介绍了一款开源模拟器，用于峰值量子电路，采用稀疏态矢量表示，结合向量化操作与硬件加速，从而高效地经典模拟具有尖峰输出分布的电路。
宣布了一种新的LLM辅助搜索算法，在数学、量子计算编译和AI基础设施方面取得了最先进的结果，开源模型超越了之前的人工和AI设计。
本文介绍了IonSense-QKG，这是一个元数据框架，通过添加量子就绪字段和加权量子就绪分数来丰富公开的锂离子电池数据集，以便对数据集进行排序，用于近期的混合量子-经典机器学习。
这篇文章探讨了量子计算的现状，指出尽管特朗普政府做出了雄心勃勃的承诺，微软也发布了Majorana 2芯片，但还没有任何量子计算机执行过有用的任务。独立研究人员批评这些说法夸大了渐进式进展。
QuEra 发布路线图，计划到2028年建造一台拥有超过10,000个量子比特和256个纠错逻辑量子比特的量子计算机，旨在超越现有系统，并在2029年推出更强大的后续机型。
美国能源部宣布了Quantum Genesis计划，旨在到2028年开发和部署全球首台容错量子计算机，从而加速科学发现并保持美国在量子计算领域的领先地位。
一篇博客文章，讲述了为开源量子计算库'stim'调试损坏的Windows构建的噩梦，强调了跨平台Python包构建和依赖管理的复杂性。
关于量子机器学习基础的讲座笔记，涵盖量子比特、叠加态、测量和布洛赫球。
《自然》杂志新发表的一篇同行评审论文认为，微软声称其Majorana 1芯片实现了拓扑量子比特的说法并未令人信服地得到证明，并指出观测到的信号可能来自量子点。
一位科学家在《自然》杂志上发表了一篇经同行评审的批评文章，指出微软关于量子计算突破的宣称因基本的Python错误和遗漏的数据而无效，表明该公司的拓扑量子计算机远未实现。
白宫发布行政命令，将向抗量子加密系统过渡的截止日期缩短至2030/2031年，理由是量子计算机的预估成本降低以及“先存储后解密”攻击的威胁。