从搜索中蒸馏知识：面向量子 LDPC 码的解码器模型工厂

研究人员提出面向量子 LDPC 码的消息传递解码器 GraphMP，无需微调即可跨码族、码尺寸和噪声模型迁移。GraphMP 结合局部消息传递与 beam search 逐步优化候选错误模式，并通过“解码器模型工厂”范式将搜索轨迹转化为数据进行知识蒸馏迭代。该设计构建了快速解码与慢速学习相结合的双循环量子-经典架构，可随量子硬件演进持续适配。