本研究提出了一种分布式量子长短期记忆（QLSTM）框架，旨在解决NISQ设备的可扩展性问题。QLSTM通过嵌入变分量子电路来捕捉长程时间依赖性，并在量子处理单元网络上执行小型子电路。实验结果表明，其在动态训练和收敛稳定性方面优于传统方法，展示了模块化分布式量子计算在大型序列建模中的潜力。

牛津大学的研究在《Nature》上发表，成功实现了两米距离的确定性量子门传送，保真度达到86%。该成果为分布式量子计算和量子互联网奠定了基础，Grover搜索算法的成功率为71%。此技术突破了量子信息跨处理器传输的限制，标志着量子计算的重要进展。