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　　当前，量子计算正处于含噪声中等规模（NISQ）时代，如何高效利用现有量子硬件处理复杂现实问题是一大挑战。传统量子机器学习方法多依赖于特定量子测量，在问题规模和复杂性上面临瓶颈。张鹏教授团队提出的“生成模型驱动的量子机器学习”原创构想，旨在推动该领域从“量子测量驱动”向“生成模型驱动”的研究范式转变。这一思路将赋能量子系统处理更大规模、更高维度的数据，有望在科学计算、复杂系统建模等领域率先展现量子智能在效率与能力上的独特优势，为解锁量子计算的实用化潜力开辟新路径。