研究主线
汇集前四条主线，以公开精选席位去重；通用 AI 仅有量子迁移设想时不进入本视图。
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Microsoft发布QDK v1.30.0和QDK for chemistry v2.0.0，引入分层、可组合的开源资源估计器，并增强量子程序模拟能力。资源估计器支持Q#、Cirq、OpenQASM、QIR及逻辑计数，可组合应用、硬件架构与纠错模型，计算物理比特数、运行时间和累积误差并生成帕累托最优配置。
本站判断：把应用、架构与纠错模型解耦，可直接比较不同量子硬件和纠错方案的物理比特与运行时间权衡。
AWS、LBNL、NASA与NVIDIA研究人员发布量子与经典工作流性能模型，以通信计算比判断低延迟紧耦合是否必要。模型区分实时控制与量子纠错所需低延迟，以及应用层工作流通信；前者必须跟上设备时序，使用逻辑比特时也需要高性能经典计算。
本站判断：将实时控制与工作流通信分层，并以通信计算比分析SQD、GQE和QE-MCMC，为混合架构选型提供定量依据。
NVIDIA发布Ising Decoder ColorCode 1 Fast，面向三角色码的AI预译码，在d=31、物理错误率0.3%的条件下，较Chromobius将逻辑错误率改善347.7倍以上、运行速度提升7.3倍。
本站判断：给出了色码译码器的比较基准、模型规模与训练流程，便于评估其在特定QPU噪声下的部署取舍。
PennyLane 0.45.0 发布，新增 SumOfSlatersPrep 稀疏态制备、QSVT 角度求解器和资源估计模板，并提供图分解规则及路径检查工具。该版本还增强 qjit 工作流的 specs、标记和电路图检查能力；Iterative-Optax QSVT 求解器需要安装 optax，NumPy 支持升级为 2.0 或更高版本。
本站判断：新增态制备、分解检查和资源估计能力，覆盖量子算法开发与编译流程，便于定位实现成本和资源开销。
NVIDIA Ising发布面向量子处理器校准和纠错译码的开源AI模型家族，包含35B参数视觉语言模型Ising Calibration 1及两款3D CNN预译码器。
本站判断：NVIDIA Ising同时开放量子校准与纠错译码模型，给出训练、量化和部署配方，便于针对特定QPU噪声开展定制。
NVIDIA CUDA-Q QEC 0.5.0 增加在线实时译码、GPU加速算法译码、AI译码器推理和滑动窗口译码支持，可通过检测器误差模型生成、译码器配置、加载初始化和实时译码四步流程运行。
本站判断：提供从检测器误差模型到实时译码的完整流程，并同时覆盖GPU算法译码、AI推理与滑动窗口，便于比较不同QEC译码路径。
NVIDIA 发布 cuQuantum SDK v25.11，新增 cuPauliProp 和 cuStabilizer，用于在 GPU 上加速 Pauli 传播与稳定子模拟。
本站判断：文章给出两类大规模量子模拟的 GPU 用法、代码示例与 CPU 基线，帮助理解新增组件的适用范围和性能入口。