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”
，行军床的使用频率越来越高，外卖盒堆积如山，但每个人的眼神却越来越亮，因为他们都清晰地感觉到，成功正在从理想国的彼岸，一步步向现实靠拢。
张诚作为核心架构师和灵魂人物，几乎连轴转。
他不仅要把握两大核心难题的攻关方向，还要不断前往各小组，帮助他们遇到的具体技术障碍。
他的大脑像一台永不停机的级计算机，在各个复杂的理论模块间切换。
有时，他会因为一个突的灵感，在深夜叫醒相关团队的负责人，几人就在休息区的白板前，激烈讨论到天明。
他的年轻似乎在这高强度的磨砺下沉淀出一种越年龄的沉稳与权威，所有人都心悦诚服地听从他的指导，称他为“张指”
（张指导），这称呼里包含着无比的尊敬与信赖。
程济深院士则成为了大家最坚实的后盾。
他尽可能地屏蔽外界的干扰，为大家争取最好的后勤保障。
他时不时会带着水果、点心深夜探班，与大家聊几句家常，缓解紧绷的神经。
他看着这支以张诚为核心、淬炼成钢的团队，眼中常常流露出难以掩饰的骄傲。
他曾私下对助手感叹：“我搞了一辈子科研，没见过这样的队伍，也没见过这样的少年。
张诚这小子，不仅是天才，更是一块能吸引钢铁的磁石，他把所有人的智慧和力量都凝聚在了一起。”
团队成员之间，也形成了深厚的战友情谊。
当解码团队的成员因为一个算法瓶颈彻夜难眠时，控制团队的同事会默默帮他们带好早餐；当仿真数据量过大，导致计算资源紧张时，大家会主动协商，错峰使用，优先保障最关键的任务。
他们分享每一个微小的进展，也共同承担每一次失败的沮丧。
在那些废寝忘食的日夜里，一个眼神，一句“怎么样了”
，就能传递出所有的理解与支持。
破晓时分：实验启动
六月二十日，凌晨三点。
所有的理论模型均已通过仿真验证；
所有的控制代码已完成部署和调试；
所有的协同解码算法已达到设计指标；
资源调度系统在测试环境中表现
