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Resources of the advantage in quantum illumination: Discord and entanglement

本文表明，在具有最大混合边缘探测态的量子照明中，更高的纠缠度和更高的量子失协（quantum discord）是实现更大优势所必需且充分的资源，其中量子失协被特别确定为确保在高噪声机制下保持韧性的关键因素。

Simulating quantum measurements without superposition devices

本文引入了“经典测量模型”，该模型仅使用正交分辨率设备来模拟量子测量，确立了其在交换性与联合可测性之间的中间地位，并提供了识别经典模拟噪声阈值以及构建真超叠加性质见证的方法。

A Coherence Law for Trainability in Noisy Equivariant Quantum Neural Networks

本文为噪声等变量子神经网络建立了一种相干性法则，证明了 U(1) 对称电路在退相干下的可训练性并非由标准的通道诊断决定，而是由控制活跃电荷扇区后向光锥内梯度衰减的“读取可见对齐相干率”所决定。

Disorder-Induced Enhancement of Fermionic Superradiance

本文证明了，与“无序会抑制集体行为”这一直觉相反，费米子腔模型中的随机全连接耦合可以通过使许多“灰色”费米子态能够参与相干过程，从而增强超辐射现象，导致其凝聚态规模相对于均匀耦合情况在系统尺寸上呈现出参数级更大的增长。

$\Lambda \bar \Lambda$ spin correlations in high-energy collisions from quantum channels: an open quantum system view of hadronization

本文提出了一种利用量子信道来模拟强子化过程中 $\Lambda \bar \Lambda$ 自旋相关性的开放量子系统框架，证明了实验数据与双比特去极化信道相一致，并为超越简单纠缠分类的禁闭动力学提供了新的见解。

Improving the loss threshold for quantum advantage in photonic sensors by complete photon counting

通过在非线性干涉仪上采用光子数分辨检测，本研究表明，测量全光子数统计显著提高了量子优势的损耗阈值，在不进行后选择的现实损耗条件下，相比于传统的点击检测策略，实现了估计精度 44% 的提升。

Deep Reinforcement Learning for Individual Atomic Control and Cooling

本文表明，深度强化学习仅利用腔传输数据即可有效地冷却光学腔中单个中性原子的运动，其冷却速度比标准线性控制器更快，并能适应实验中的不确定性。

Diffusion-warm sampling of the XY model enables fast thermalization at scale

本文介绍了一种扩散热启动（diffusion-warm）采样技术，该技术在小型 XY 模型晶格上训练温度条件扩散模型，以生成较大系统的高质量初始状态，从而使热化时间比标准马尔可夫链蒙特卡洛方法降低了一个数量级。

A Levitated-Magnet Vector Force Sensor for Spin-Dependent Exotic Interactions

CryoZip: An Efficient Cryogenic Compressor for Quantum Error Correction Syndromes

本文介绍了 CryoZip，一种 22 nm FDSOI 低温压缩框架，该框架在与轻量级 QEC 预解码器配合使用时，可实现高达 48 倍的压缩率和超过 14,000 倍的量子纠错校验子带宽缩减，从而显著缓解了从 4 K 到室温接口的功耗和带宽限制。