（来源：上观新闻）
但 Google🥬🙄 模型的指令遵⏫🈂循比较差，😸不太适合跑编程智📙能体和小龙虾，它🚷🔭的优势🖐在多模💪🇫🇯态——文生图、🏰文生视频、N🌞🦉oteb🐄ook🇸🇿LM 的长上下💠🇸🇨文和知💎识库管理🚿。这两天闹得沸😙沸扬扬，Cu🇺🇳rsor 号称是📴☁自己训练的模🦹♀️🦴型，结🧛♀️🥟果一扒原来💫👨🔬是 Ki💇mi 的 🚛K2.5，遭到了🎐🧼 Ki🔽🐘mi 的抗议↗🧛♀️。
一家上市公📳🐃司现在可以采🐖🐒购昇腾服务⚫😑器，部🇦🇸署 DeepS📹eek🥤🕵️♀️ V4，数据💙不出内网，模型👩👦🍭能力却🐃🇧🇯足够接近世🏵界顶尖水平🏁。（二）从功能到优🛎🇻🇺势：Q🗄⏪LLV🇬🇶🇯🇴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⬇心功能一览 1🧭. 多语言🍢前端：支持🇮🇩🇫🇲Ope🥈🇳🇦nQASM👭🛄 2.0💇♂️、Qiski🕵️♀️t Quantu🤜mCircui🕋🍴t、QPan🧭🤔da、C🇨🇴irq等输入 8️⃣2. 🇳🇫🌑MLI👨✈️R优化👪：单比特门合并◾🧐、抵消、对😝角门移除、门👨🔬综合等优化Pas🖕🇺🇦s 3. QI🦙🤢R生成：⏱将ML🉐IR方言🇱🇻⚙ Lo🐏💱wering为😿QIR（🧟♀️LLV💛🍫M 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SWA🔮P插入 👩🔧🇨🇨 5. 🇭🇳🛏多后端发射🚍：输出O👿penQASM🚖🏇、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M📥LIR/🛑LLVM，便👋🏬于扩展🇱🇧能给谷歌加速的软件新方言和新💘🦠Pass 2🇫🇲🍐. 多种输入👩形式：O🛠penQAS🎈M、Q🔁🇬🇧iski💻👟t等，适配不同🎆编程习惯 🎫💕3. 灵活🇪🇹🙆优化：-O🕧0/-O1等🎵级、自定义🥙Pass序列、📎⏮合成优化 4💉. 物理约束映💥射：S🇩🇿🔆ABR📣E等布局与S🍶💯WAP策👨👧👧略，适配真实硬件🇹🇫❌拓扑 🙅♂️✌ （三）技术🧸🤥路线：Q🚊🇰🇵LLV👱♀️M如何实现🚱经典-量子🇳🇺🚖混合编译 6️⃣◆三层架构🕓🇦🇹设计 QLLVM🙊🚋基于LLVM/M🏊♀️🥠LIR生🆒态构建，采🦉🥽用经典的三层👠⬜编译架构，实🇮🇪⏮现从量子👩⚕️能给谷歌加速的软件程序到💊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M🇹🇬🛃LIR 🐲Quantu💙📄m方言 • 中🦃💂♀️端：基于M☄🗨LIR进行量🛣子程序优化，🇵🇱😛并将MLIR进🤲一步L♈🧮owe🤾♂️🈶ring为↔🇲🇻QIR（LLV😇🍸M IR） •🤒 后端👨👩👧👧🆘：基于QI🔪🔔R和QI🦸♀️R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，Q🐏👼LLVM能💜够实现与经典🥼🕌编译Pass、🇯🇴CUDA💕编程模🌶型和 HP🐽👩🦳C运行时的集🇬🇵成，从而实现高🥇效的经典量子混合🤗🇹🇻任务编译🧩🖊。
