（来源：上观新闻）
比如你买一个🏄机器人，🇪🇨🎮只需要给它几个🥎示例，💒🇪🇦它就能学会任务🐅：让它叠衣✖服、搬东西、保🍯持平衡🌂，它都能很快💟掌握⤵👨👩👦👦。。我顺着🎈这个骨架往上填肉⛺⏳，效率直🇶🇦💆接翻倍⏸。在V4技术报🦖🛷告的Codi🍚📘ng相关测试🐓集里，出现了🧼💄多处明显的㊙🕤数据空🦶🤼♀️白，显🤪😐示缺少⬆🅾与月之暗面K2.👨👨👦👦6、智谱GLM💂🛒-5.1的直🇭🇺接对标👨🔬🕞结果🚯。谷歌云：营收🦝增长6↪🇵🇸3%至200亿美⏫🍛元，远超上一季度🏵sem投放的48🇻🇮%，AI🇩🇯产品和基💸础设施销售☘是主要动力🚀。它能对乔布斯、⚙马斯克🍨、芒格、费😭♉曼、张一鸣、🌏😰罗永浩等卓越人士🔐🏐的大脑进行⏱系统分析，👨✈️🕯将其心智模型🥘🆘、思考框架👰、表达☃🧩风格，整理成可被🆒🤸♀️AI调👨👨👦👦✈用的能力模块🔆。
如今，由于业界发🌞🍧力 A👭I 云基础设施，🇻🇺⤴导致消费电子🧖♀️🇦🇲厂商的供应空♻🤠间被直接挤🍹压，行👘2️⃣业规则正在🥒🚬大幅改变📿㊗。这不是什么缺陷问🆗题，只是我们低估📂🥖了需求👩👩👦👦。更骚的是质量评估🈚与优化🛑🕘环节🎒😘。（二）从功能到🇸🇸🕚优势：QLLV🚊M 如何超越🦞传统量子编译🚓🥤器 QLLVM😝将高级量子程序🇵🇪🇫🇷编译为目标后端可🎍执行代码，主要⭕功能包括： 核🥘心功能7️⃣🦄一览 1. 多🇧🇲🐠语言前端：支持O📻penQ🎈🌴ASM 2.0、📠🌠sem投放Qis🗳kit😘 Qu🇬🇪antu🛬➿mCi🔍⛸rcu🐛😹it、QPa🏹📅nda🗣🙊、Cirq等输入🤦♀️🦋 2.🐶 MLIR🇨🇨🧸优化：单比特🀄🚴门合并、抵消、对🚿角门移除📌、门综合等优化🤸♂️Pass 3📁. QI🚑🇮🇱R生成：将MLI🏷R方言✌🇨🇱 Loweri🐰ng为Q🕷IR（LLVM 🇴🇲⛔IR 形式的量🇮🇴子中间表示） 👓💍 4. S🌥🇸🇦ABRE映射：C👨🎓++/Qis🔠💜kit实🇬🇭🤹♂️现的量子比特布📻🇰🇷局与SWAP插🥋🇦🇫入 📙5. 多后端发💌🔐射：输出O🕶penQ🥵ASM🔦🕴、硬件特定🤾♂️格式等 四大核🐔🐚心优势 1🇹🇬💷. 工🇫🇷🏫业级I🖖🇩🇴R基础设施：基于🧪MLIR📗/LLVM，便于💛扩展新方言🇸🇽🇻🇨和新P🔝ass 2.🇯🇵😂 多种输🇬🇲入形式：👩👧sem投放Open🤠👩❤️💋👩QASM、Q🕊😄iskit等，🎪适配不同编程❕⛲习惯 🙇🈹 3.👨👨👦👦🦟 灵活优化：-O🍂0/-O1🏯等级、自♍定义Pas🥪👩s序列🇵🇫👬、合成优化 👩🦳👨👩👧👦4. 物理约束👩🎨映射：SA🇭🇰🙌BRE等布局👯♂️与SW🌁✈AP策🍊略，适配真实🍯🦓硬件拓扑🦋♑ （📑三）技👒术路线：Q👨💻🚰LLVM如何实现🕞🌰经典-量子🇸🇸🆗混合编译 📆💇 ◆🌅🇺🇿三层架构设计 🎦QLLV🇪🇸M基于LLVM🕳🥼/ML⛄IR生态构建，🇩🇴👩🔬采用经典的🤵⏺三层编译🕵架构，实🔀现从量子程序到硬🍵件指令的完🅱整编译流程： 🦚 图：QLL🇨🇬🈚VM编译框架 🈶 • 前端：🌴负责语言解析和中🏳⛎间代码生🧣成，将高级🧙♂️语言转换🛳为MLIR 🇨🇦Quantum方🧛♂️🚀言 • 中🖐端：基于M👤📐LIR进行量子🥊💌程序优化👫🐦，并将MLI⛰R进一步🇸🇪Lower🥳👴ing为⏏QIR🙇♀️（LL❌VM IR）😋🎤 • 后☄🚔端：基于QIR🍼和QIR运行时👳库，将📃👩❤️💋👩程序转换为👩👦目标硬件支持的代🧲码格式🇽🇰📳 ◆经典-量子🔻混合编译🐘🥓机制 依托🌾⌨LLV🇱🇧M 生🥣态，QLL🇲🇺VM能够🍷☎实现与经典😊编译Pass、🇸🇿🙊CUDA编程模型🕗🛶和 🐉HPC🧻运行时的🌻集成，从而🧘♀️实现高效的🇻🇪🌴经典量🧁🐊子混合任务编译🐏🕋。
