橋接量子與語言：透過隱含空間對齊讓 LLM 具備量子算子推理能力

本研究提出將么正算子映射至大型語言模型隱含空間的方法，實現量子與語言資訊的統一建模。模型在 Clifford+T 線路合成表現優異，並支援自然語言引導的約束合成。

Problem

儘管大型語言模型在數學與符號推理表現卓越，但對於么正矩陣等量子表示法仍缺乏原生理解能力。傳統模型無法直接處理並推理量子算子，這成為利用人工智慧加速量子運算研究的主要障礙。

團隊提出一種新穎的對齊技術，將么正算子（Unitary Operators）映射到語言模型的隱含空間中。透過在 Pauli 旋轉閘集上的 Clifford+T 線路合成進行實作，讓模型能同時處理量子算子與自然語言輸入，達成統一建模。

實驗證明該模型在線路合成的表現可與當前最先進方法（SOTA）媲美，且性能隨訓練資料量增長而持續提升。此外，模型支援自然語言制約合成，能直接根據指令處理訓練期間未曾見過的閘極約束。

這項研究開創了建構「量子感知基礎模型」的路徑。未來模型將能原生解讀並推理量子操作，對於自動化量子編譯、新穎量子演算法開發及量子科學研究具有極大的應用潛力與影響力。