（来源：上观新闻）
到了我们👵😛这一代人🍭，虽然手里👨👨👦👦🍚的工具变了，🔤🚸但是初心和那🎥🎿股较真的劲⁉没有变🇱🇹☄。话说三遍淡如水，🐬🌳说到第十遍🦹♂️🏹，你连🍣🚃说话的人都开始厌🦕烦了🆒。DeepSe🖼🏗ek 就🔒靠强化学❣习搞出了 🙄R1，Ope🇬🇦nAI、An🍃🌨throp🔬🧞♂️ic、🥀⏺Google、🚜阿里 🎞Qwen、💁🇭🇲Grok 这些🚮☣头部的 AI 巨👩👧👧头也在🇬🇾🕡强化学习🇨🇦上花了不少👨🎨👑功夫⬅🕎。
等你回来，结果已🛀经躺那儿了🍙👨🦳。（二）从功👳♀️🥈能到优势：🌴QLLV🎛👩🔬M 如何🏞👯♂️超越传统量子编译🧶器 QLL🔰VM将高级量🙍🇫🇮子程序编译😁为目标⚾✝后端可执行♋泛在服务代码，主🇨🇰要功能包👩👧👧括： 核心🐭功能一览 1🥢. 多语言前端🤳：支持Op🇭🇲enQAS↙㊗M 2.0🇨🇩🦴、Qi🤽♀️skit Qu☢🇧🇾antumCir🙈🛳cui✡🙇t、QP🕴🐐anda、Ci💙⛹️♀️rq等输🍳入 🇸🇳💿2. MLI♻R优化：单🇷🇼比特门合💌并、抵消、对角🚳🦶门移除、门综合等🥫优化Pa👨❤️💋👨ss 3.🚃🇬🇭 QIR生成👏：将MLIR📞💅方言 L⌛owerin🙅🥎g为QIR（👢LLVM IR🏵 形式的量🧞♂️⚠子中间表示）🇧🇲 4. 🍟SABRE映射：♑👆C++/🏴Qisk👨🚒it实现的量子🙇♀️🎞比特布局与SWA🚄🍟泛在服务P插入🇮🇸 5.🇸🇧 多后端发射：输👖出OpenQA🇻🇺🇦🇸SM、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MLI😎R/L📇🔌LVM，便于扩展👫🔫新方言🇲🇹🇬🇵和新Pass 🐧🤾♀️ 2. 多👩👩👧👧种输入🌉🍗形式：O♈penQASM、🈸💀Qiskit🇹🇬等，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：SAB👩🔬👰RE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🇦🇺🚃 QL🌍LVM基于LL🇹🇬🇮🇪VM/MLIR⏮🚣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🤴🥟：QLLVM🕋👣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 Qu◻antum🇧🇫👩💻方言 🇩🇲• 中端🤽♂️🖐：基于M🧀LIR进行🐌量子程序优🌿化，并将MLIR✌👩⚕️进一步🚈Lower🔐ing为QIR（🧧LLVM 🔝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L🛫🎞LVM🖲 生态，🕜👩🚀QLLVM🥴能够实🥄🧐现与经典编译🎢🆓Pass、CUD🇦🇬🇧🇻A编程模型👩✈️🤘和 HP🇭🇺🍋泛在服务C运行👨✈️📞时的集成，♠从而实现高🎋效的经典量子混合🇧🇿🚾任务编👟🚢译♍🍈。
