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体育馆：强化学习环境的标准接口
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
编写特定量子硬件的量子电路是具有挑战性的任务，为了充分利用有限的资源，可以使用强化学习（RL）来优化编译过程。qgym是一个从OpenAI Gym派生的软件框架，专门针对量子编译的环境。它可用于训练和测试RL代理和算法。
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关键要点
- 编写特定量子硬件的量子电路具有挑战性。
- 当前量子计算机存在严重的硬件限制。
- 优化编译过程以充分利用有限资源是必要的。
- 强化学习（RL）可以用于改进编译方法。
- qgym是一个从OpenAI Gym派生的软件框架，专门针对量子编译的环境。
- qgym旨在将人工智能研究与量子编译连接起来。
- qgym可用于训练和基准测试RL代理和算法。
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