arXiv · cs.AI · Jixuan Ruan, Zhuo Cui, Zhengding Hu, Zhongkai Yu, Xiang Fang, Yue Guan, Jason Ludmir, Phillip E. Weinberg, Xiuzhe Luo, Shengtao Wang, Sonia Lopez Alarcon, Hezi Zhang, Yufei Ding · 8 小时前模型评分40
Qubrio：多智能体 大语言模型（LLM，Large Language Model） 协作实现高性能量子编译
Qubrio: High-Performance Quantum Compilation via Multi-Agent LLM Collaboration
导读
研究者提出量子编译框架 Qubrio，用大语言模型（LLM，Large Language Model）多智能体协作替代传统量子编译启发式方法，通过三级分解把程序划分为顺序操作阶段，并分别由布局、路由和优化智能体处理。在真实负载上，Qubrio 的硬件运行时间和程序保真度均优于当前最优基线 PowerMove，还能发现提升硬件并发的 convoy 式穿梭策略。代码已公开。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We introduce Qubrio, a practical agentic framework that significantly reduces heuristic redesigns through a three-level decomposition.”
- “Qubrio features an open user interface for practical use, and its code is publicly available at this https URL .”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org