Conductor Quantum 发布 Coda，一个用于在真实量子硬件上运行量子程序的自然语言接口。该系统作为一个软件层，可将用户的高层级意图转化为可执行的量子电路。
借助 Coda，用户只需用自然语言描述待解决的问题，平台便会将其转换为量子电路，并依据正确性要求和硬件约束进行验证，随后提交至可用的量子处理器执行。据 Conductor Quantum 介绍，该系统旨在降低设置、编排及底层编程的负担，同时保留对底层量子操作的可见性。
公告发布后，Abdul Moid Ahmed 在 X 上评论道：
以自然语言作为交互接口颇具吸引力，但真正的挑战在于：随着问题复杂度提升，用户意图能否准确转化为正确的量子电路。
此次发布正值量子硬件持续取得进展之际，量子比特数量不断增加、可靠性持续提升，云托管量子系统也日益普及。Conductor Quantum 指出，软件工具的发展长期滞后于硬件进步，许多现有平台仍要求用户深入掌握量子编程模型及设备特定的约束条件。
Coda 被设计为在现有量子 SDK 和硬件供应商平台之上运行。它并非要取代这些工具，而是充当一个编排层，负责生成并执行量子程序，使用户无需直接管理完整的软硬件堆栈。针对希望深入了解的用户，Coda 还提供了学习模式，可解释电路的构建逻辑、特定操作的选择原因，以及如何解读系统输出的结果。
发布之初，Coda 即支持访问 Rigetti 的 84 量子比特量子系统。该平台还集成了 NVIDIA 的 cuQuantum 库和 CUDA-Q 平台，可对多达 34 个量子比特进行模拟，方便用户在正式提交量子硬件运行前，迭代优化工作负载并测试混合量子-经典工作流。
Coda 基于多年的量子控制软件开发经验打造。Conductor Quantum 此前已为硅量子芯片控制开发 API，与 SemiQon 合作在 64 个量子设备上部署软件，并向多家公司提供控制系统。这些技术积累为 Coda 的电路生成、执行验证及硬件限制处理奠定了基础。
Conductor Quantum 计划从三方面扩展 Coda：一是加强 GPU 经典计算与量子处理单元的集成，二是深化与设备级控制及调优软件的衔接，三是在更大规模量子系统问世时及时扩展支持。该公司表示，其目标是随量子硬件持续升级，不断拉近用户意图与实际执行之间的距离。
Coda 目前可通过 Conductor Quantum 的平台获取。
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