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第一章：Open-AutoGLM 量子计算协同探索

Open-AutoGLM 是新一代开源自动推理框架，专为融合经典计算与量子计算范式而设计。其核心架构支持在异构计算环境中动态调度任务，尤其适用于量子-经典混合算法的部署与优化。通过抽象化量子门操作与经典逻辑流，开发者能够在统一接口下实现复杂模型的构建与训练。

架构设计原则

• 模块化：各组件可独立升级与替换
• 可扩展性：支持接入多种量子模拟器（如 Qiskit、Cirq）
• 低延迟通信：采用 gRPC 实现经典节点与量子协处理器间高效交互

快速启动示例

以下代码展示如何初始化 Open-AutoGLM 并连接本地量子模拟器：

# 导入核心模块 from openautoglm import QuantumPipeline, ClassicalBackbone # 初始化经典主干网络 backbone = ClassicalBackbone(model_type="glm-large") # 配置量子协处理通道（使用 4 量子比特模拟） quantum_channel = QuantumPipeline( num_qubits=4, simulator_backend="qiskit-aer" # 使用 Qiskit 的 AER 后端 ) # 构建联合推理流水线 pipeline = backbone + quantum_channel # 执行前向推理 result = pipeline.forward("求解分子基态能量") print(result)

该流程首先加载经典语言模型作为推理主干，随后绑定量子计算资源用于特定子任务加速，例如变分量子本征求解（VQE）。整个过程由调度器自动分配数据流路径。

性能对比表

任务类型	纯经典耗时（秒）	量子协同耗时（秒）	加速比
分子能级计算	120	38	3.16x
逻辑推理	15	14	1.07x