该文汇总多项量子机器学习研究，涵盖循环快速权重编程模型（用于算法任务、语言模型和Atari游戏）、量子Q-learning、量子循环神经网络、量子联邦学习框架、可训练频率量子模型（提升频谱灵活性与方程求解精度），以及线性化自注意力与快速权重控制器的等价性（改进存储与动态学习率）。