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深度分析

量子 Sidecar：以受限量子提案強化混合式 AI 的訓練與推論介面

為了緩解Transformer訓練與推論的瓶頸，研究提出量子sidecar架構。分為保護暫存器模式（保存可重用量子資源並以QND式讀取）與重置重準備模式（每次準備、演化、測量、重置）。實驗顯示sidecar能生成受限控制信號，供古典優化與路由模組使用。這為量子—古典混合訓練與推論提供可落地的介面與研究路徑。