基于全国产核心智能体大模型的量子CIM实用赋能

量子计算设备被公认为求解NP完全问题的强大工具。然而，其建模的复杂性对非专业人员构成了显著障碍，而约束权重与建模方法的繁琐迭代也消耗专家的大量精力。为应对这些挑战，本研究借助LangGraph与LangChain框架，将飞秒激光泵浦的相干伊辛机（Coherent Ising Machine，CIM）与LLM驱动的智能体系统集成在一起。全面的研究表明，大语言模型（LLM）能够有效执行诸如QUBO/Ising模型校准、约束权重决策迭代以及文献所报方案的快速验证等建模任务。值得注意的是，所有这些任务都可以完全基于国产大模型实现；结合自主研发的CIM硬件，我们真正实现了完全依赖全国产智能体大模型与硬件的量子CIM实用赋能。这项工作成功实现了稳健的技术集成，为后续研究奠定了坚实基础。尽管如此，它也指出了当前阶段大模型与量子计算这两个前沿领域持续存在的挑战。令人鼓舞的是，我们意外地发现了一种有前景的新范式：智能体辅助量子计算迭代中积累的知识能够反向提升智能体自身的问题求解能力，从而应对这些挑战。