Revisiting Quantum Code Generation: Where Should Domain Knowledge Live?
量子ソフトウェア開発におけるドメイン知識の統合手法を再考した本研究は、Qiskit-HumanEval ベンチマークを用いた評価を通じて、ドメイン特化型のファインチューニングモデルよりも、推論時の検索拡張生成(RAG)や実行フィードバックを備えたエージェント手法を採用する汎用大規模言語モデルの方が、コード生成の精度を大幅に向上させ、かつ保守性の高いアプローチを実現できることを示しました。