（来源：上观新闻）
彼时，无🏍数人都以为👨🔧，重型🐫火箭的新时代，🏚🇭🇷就此开📃🇷🇺启🌳🎓。05 结语 下🙎一个业绩会将👋🈺是库克最后一次🇨🇻📞亮相，🇸🇰接下来的苹果，核🌹🇩🇿心业务将转由特🗝努斯主导📤👬。MiniMa🔝🕶x 的模🎸🔼型向来🇪🇷是又快⛴🇦🇫又便宜，据🐣🇨🇫说大量蒸馏🇩🇬了 Claud👩💼e Opus🇸🇮，是最像😘🛰sem投放 Cl‼🥎aude 🇵🇭🔡Opus 的国🇲🇵🤚内模型🇪🇬🇧🇴。
这个"功劳"被他🇿🇼🚋反复强调，仿佛是👂证明他贡献的🤵🌬最好注脚🌙。特别是在投🇳🇿👦资体量🇳🇬🎏上，我国🙇♀️👨🔧电网建设🈯👽迎来了跨越🇧🇴式增长🗾🎈。在编译器层面与🐗👩🦱 LLV🎱🔖M 工具链、C🧘♀️🇳🇺UDA生态及😌🏗OpenMP/🕷MPI等🇸🇦并行模型缺乏⚒系统集成，导🛴🧷致在经🎚典量子混合♓程序编译、调🇱🇷🍛度及端到🧜♀️端性能方面难以实🛩现一致优化🥗🍥。
同时发布的有两🍧💿个版本：V🎐📛4-Pr🥑o 总参数 1.🧝♂️🤫6 万亿、激活👲 490 亿🦵；V4-Flas🎻h 总参数 28🕞🇪🇪40 亿🌰、激活 130 🦗亿；二者均支🇮🇨🇸🇧持 100 👕万 t💤🔟oken 😟上下文窗🐡🉑口🤾♀️。（二）从🚊🥓功能到优势：QL👷♀️LVM 如何超越🇯🇪传统量子编译器☯ Q🇫🇰LLVM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O🚲penQAS🥺M 2✴.0、Qiski🤤💎t Quan🇦🇿tumC🇳🇦🆘ircuit、🚬🇳🇵QPanda、⛏🎛Cirq等✒📭输入 2. M💝LIR🧷🇵🇳优化：❄单比特门🛤合并、抵消、对🚣角门移除、门综👟sem投放合等优化P🌾ass🇹🇻 3. QI👷♀️😜R生成：将M😢🇳🇮LIR方言 Lo🥭💔wer🇹🇬ing为QI🇵🇬R（L🏴LVM IR➿ 形式的量子中🇲🇳间表示）🏕 4.🏉 SABRE映🌞射：C++/Q👘isk🍼🐉it实现的量子比⌛特布局与SWAP♓插入 5. 🕒多后端发射🆕：输出Ope🙉nQASM、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ML🦎IR/☢📹LLVM，👩⚕️便于扩🏢🤜展新方言和新Pa🕤ss 2💕🇬🇾. 多种输入🦌♊形式：Ope🌿🇩🇰nQASM🎱、Qis🧨👹kit等，👫sem投放适配不同编程习👨👧👦惯 3. 灵🙇活优化：-O0🍛/-O1等级、自✖🧟♀️定义Pass序🇨🇱🚂列、合成优🔪💣化 4. 物🍂🛵理约束映射🔮🖥：SABR🇬🇱E等布局与🇨🇨👳SWAP策🔳略，适配真实硬🥡🌏件拓扑🆔🚣 （三）技术🇲🇪路线：QLLV🚱M如何实🌋现经典-量子🧙♂️🇼🇸混合编译 👚 ◆三层🌀🏊♀️架构设计 QLL🖕VM基于LLV🇵🇼M/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：QL💻LVM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MLI⏬R Qu🇨🇳🇺🇿ant😨um方🛢言 • 中🇦🇨🅱端：基于MLIR🇼🇸👐进行量子程🤸♀️序优化，并将🐴MLIR进🧲🐤一步Lowe🇨🇨🔔ring为QIR🦒（LLVM🚎 IR🇳🇨） 🧙♂️• 后端：🦏👐基于QIR和Q💤🇳🇫IR运😉行时库，将程序转👳♀️🇲🇱换为目标硬件⚠🆒支持的代码格🐤🇲🇼式 👨👨👦👄sem投放◆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Pas🇹🇳s、CUD👀🏴A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🎌👨🦲。
