量子机器学习（QML）凭借其融合量子计算叠加、纠缠特性与经典机器学习数据处理能力的独特优势，已成为量子计算实用价值的核心方向之一，近年来持续受到全球科研界与产业界的高度关注。
作为QML技术体系的核心支撑，编码电路可将经典数据高效映射至量子希尔伯特空间，其架构设计的合理性直接决定了后续量子神经网络（QNN）等模型的特征提取能力、泛化性能与量子资源利用率。参数化编码电路作为QNN的核心组成模块，更是成为连接量子硬件与机器学习任务的关键桥梁，其设计范式的创新的突破，成为推动QML技术从理论走向落地的核心突破口。
当前，QML领域的普遍实践中，编码电路的架构设计多依赖启发式选择策略，主观筛选适配特定任务的电路结构。尽管这种方法具备实施便捷、开发周期短的特点，但存在显著的技术局限性：一方面，启发式选择缺乏系统性的优化逻辑，无法精准匹配不同任务的核心需求，导致编码电路与任务场景的适配性不足，进而制约QML模型的性能上限；
另一方面，随着量子比特规模的拓展与任务复杂度的提升，编码电路的搜索空间呈指数级扩张，传统启发式方法难以高效探索最优架构，往往陷入局部最优解，同时大量冗余的电路评估会消耗宝贵的量子计算资源，降低整个QML系统的运行效率。
此外，传统设计方法多聚焦单一性能目标，难以兼顾模型精度、量子资源消耗、噪声鲁棒性等多维度需求，无法适配NISQ设备噪声显著、量子比特数量有限的实际应用场景，严重阻碍了QML技术的应用。
WIMI微美全息利用量子计算与机器学习交叉技术，提出一种基于强化学习技术的特定问题编码电路生成方案，打破了传统启发式设计的局限，为QML模型性能提升提供了创新的技术路径。该方案以任务适配性优化为核心目标，通过强化学习算法的智能化搜索能力，实现编码电路架构的自动化、定制化生成，将解决传统设计方法适配性差、搜索效率低、多目标兼顾不足的核心问题。
WIMI提出的技术方案，核心创新点集中于基于模型的强化学习算法与分层电路结构的深度融合，构建样本高效的编码电路搜索框架。与传统强化学习算法不同，该方案采用基于模型的强化学习策略，通过构建环境模型对编码电路的性能进行预测，无需对每一种候选电路架构进行实际量子硬件评估，大幅减少了搜索过程中必要的电路评估次数，有效降低量子资源的消耗，同时显著提升了搜索效率。这种样本高效的特性，使其能够在有限的量子计算资源约束下，快速探索适配特定任务的最优编码电路架构。
分层电路结构的引入，进一步突破了传统搜索算法的性能瓶颈，摒弃了传统算法对完整电路架构的盲目搜索模式，将编码电路拆解为多个层级的基础模块，通过强化学习智能体对各层级模块进行分层探索、组合优化，逐步构建出适配特定任务的完整编码电路。这种分层设计思路，将原本庞大的电路搜索空间进行有效拆解，大幅缩减了搜索维度，避免了冗余搜索带来的效率损耗，同时通过模块级别的优化，确保了最终生成的编码电路具备更优的结构合理性与性能稳定性。相较于传统搜索算法，该分层策略在搜索效率与架构优化效果上实现了双重提升，为编码电路的定制化生成提供了高效可行的技术支撑。
WIMI研究的技术方案具备强大的多目标优化能力，能够充分满足不同应用场景的多样化需求，并精准匹配任务核心需求。在编码电路生成过程中，其可同步兼顾模型性能、量子资源消耗、噪声鲁棒性等多个核心目标，通过多目标奖励函数的设计，使强化学习智能体在搜索过程中实现各目标的协同优化，避免了单一目标优化导致的性能失衡问题。未来，WIMI也将持续深耕量子计算与机器学习交叉技术领域的探索，依托自身的技术积累与创新能力，持续优化编码电路生成方案，引领QML技术的持续发展，为全球量子计算产业的进步贡献力量。