量子纠错提速新纪元：NVIDIA 基于 3D CNN 的表面码 AI 预解码器深度解析
本文深度解析 NVIDIA 提出的 AI 预解码器架构，通过 3D CNN 实现表面码伴随式密度的局部并行压缩，在 GB300 GPU 上实现微秒级解码并显著降低逻辑错误率。
量子纠错 (QEC)
时空泡利过程 (SPP)：利用量子梳架起微观噪声与量子纠错之间的桥梁
本文深度解析了由 John F. Kam 等人提出的时空泡利过程（SPP）框架，该框架通过多时泡利平均技术，将复杂的微观量子动力学映射为具有时空关联的经典随机过程，解决了量子纠错模拟中关联噪声建模的理论与计算难题。