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一个由研究人员参与的流程结合了大语言模型引导的程序演化、精确评估和 Lean 形式化证明检查，发现了一个新的纠缠辅助量子纠错码族，以 115 条经验证的记录和 10 项经认证的不存在性结果，填补了已归档的纠缠辅助量子纠错码（EAQECC）表中的 54 处空白。
本文提出了一种基于重要性采样的强化学习方法，用于优化量子纠错中的症候提取，相较于最先进的工具，逻辑错误率最多降低了97.8%。