于低功耗待机状态。”

“这就像…”

张诚寻找着比喻，“城市的交通管理。

每个路口有本地红绿灯（快解码器）处理大部分车流。

只有出现交通事故或严重拥堵（可疑事件）时，才需要上报交通指挥中心（协同解码器）进行跨区域协调。”

这个“分级触”

的思路，瞬间点亮了赵工团队的思路。

它将一个沉重的全局优化问题，拆解成了“本地快处理+中央精准干预”

的轻量级协作模式。

团队立刻投入到新算法的设计中，日夜不停地调整参数、优化通信协议、测试边界情况。

实验室里，键盘敲击声与低声讨论交织成一片，空气中充满了烧脑的焦灼感。

与此同时，由刘博士领衔的控制团队，也在为全局资源动态优化调度系统做最后的冲刺。

分层控制架构解决了“怎么控制”

的问题，但“控制得最好”

则需要一个智能的“大脑皮层”

——调度系统。

它需要根据实时计算任务、各芯片的资源状态（空闲量子比特、纠缠对储备、错误率）、互联链路的负载情况，动态地将子任务分配给最合适的芯片，并优化执行顺序，以最小化总完成时间、最大化资源利用率。

这本质上是一个动态的、带复杂约束的组合优化问题，属于np难问题，几乎没有解析最优解。

“我们采用了启式搜索加强化学习的混合策略，”

刘博士向张诚展示着调度仿真平台，“强化学习模型负责在巨大的策略空间中探索，学习在不同系统状态下如何做出较好的调度决策。

但训练过程非常缓慢，而且模型有时会陷入局部最优，做出一些看似聪明实则愚蠢的决策。”

屏幕上，模拟的任务执行甘特图时而流畅，时而出现令人费解的长时间等待或资源冲突。

“模型的‘状态空间’还是太大了，”

刘博士叹气，“系统微小的波动，都会导致状态剧变，让训练好的策略失效。”

张诚沉思良久，提出了一个“分层抽象+课程学习”

的训练方案。

“我们不能让模型一开始就学习最复杂的任务。

我们可以设计一个‘课程表’：先让模型在极度简化的系统环境下学习（比如只有两个芯片，任务单一），掌握基本的调度原则。

然后逐步增加系统复杂度（增加芯片、增加任务类型、引入噪声），让模型在已有知识的基础上适应更复杂的情况。

这就像教孩子走路，先扶着他，再慢慢放手。”

此外，张诚还建议引入“专家规则”

作为强化学习的先验知识，避免模型在训练初期进行太多无意义的随机探索，加收敛过程。

刘博士团队如获至宝，立刻调整训练框架，重新开始了漫长而充满希望的模型训练过程。

整个实验室都能听到他们服务器集群为训练模型而出的低沉轰鸣，那仿佛是“乾穹”

大脑皮层正在形成的胎音。

最后的攻关阶段，是对所有科研人员体力、脑力和意志力的终极考验。

实验室成了真正意义上的“家”