연구진이 하이브리드 AI 훈련 및 추론을 위한 양자 사이드카 아키텍처 패밀리를 제안했어요. 양자 코프로세서는 고전 대형 모델 파이프라인에 부착되어, 상태 보호 레지스터 모드와 리셋-준비 모드라는 두 가지 운영 모드를 갖도록 설계됐어요. 연구진은 QND 방식의 패리티 판독을 시뮬레이션하고, 양자 가중치 상태 사이드카를 도입하여 모델 제어 변수에 대한 제한된 양자 표현을 제시했어요.