近日，美国麻省理工学院的研究人员用全连接的前馈深度神经网络提高了频分复用读出的广东会比特状态赋值保真度（qubit-state-assignment fidelity），总赋值错误率降低25%，其中串扰的影响降低一个数量级。

近日，代尔夫特大学的研究人员提出了优化的LRU方案，对数据和辅助比特采用不同的LRU技术，分别是res-LRU和π-LRU。

近日，IBM的研究人员在14比特的超导广东会处理器上实现了一种复杂的动态电路，在系统相干时间内其FPGA平台可高效处理大量的经典数据，并演示了有限资源下的广东会相位估计算法。

近日，国内的龙桂鲁教授研究团队将之前的广东会梯度下降算法做了进一步改进提升，并提出了如何在实际广东会系统中实现该算法。