IBM推出了用于IBM Quantum Compute Service的Directed Execution模型，旨在让研究人员直接控制量子电路在运行于硬件之前如何被转换、随机化和执行。该模型不再将错误缓解逻辑隐藏在IBM服务器内部，而是允许在客户端运行这些逻辑，使其能够被检查、修改，并在其基础上构建定制流程，同时不放弃超过100个量子比特系统的性能。
该模型以一种名为Executor的新执行原语为基础。它将模板电路及其参数作为张量上的运算处理，从而无需手动汇编即可管理大量电路副本。IBM表示，Executor能够运行包含5,000个或更多随机实例的工作负载，还支持在单个任务中使用类似NumPy的广播规则，跨噪声级别、测量规则变化和参数集合进行扫描。
从隐藏式执行到可检查的方案
Sampler和Estimator原语过去会在服务器上创建电路副本，以提高处理大型实验时的性能，但这使执行过程更接近黑箱。Directed Execution重新提供了一个低层级入口，同时保留Sampler和Estimator作为构建于Executor之上的高级接口。
该系统使用Qiskit SDK 2.0和2.1中出现的Boxes与Annotations功能，用于标定电路中的有意义区域，并描述对这些区域所需的转换。现成的注释包括用于应用Pauli或Clifford随机化的Twirl、用于以可控方式引入噪声的InjectNoise，以及用于控制量子比特随机旋转至指定基态（包括指定基态本身）的ChangeBasis。
随后，开源Samplomatic库会将带注释的电路转换为两种输出：一种可检查的模板电路，以及一种名为Samplex的结构化配方，用于规定如何进行随机化和后续经典处理。由于这两种输出会在本地生成，研究人员可以在将工作发送至量子处理器之前检查转换的传播情况。
这对研究人员实际上改变了什么？
由Sampler和Estimator执行的错误缓解如今可以被检查和定制，而不再是一项隐藏服务。Qiskit Noise Learning库提供电路区域级别的本地噪声表征，并支持Pauli-Lindblad和TREX协议。Qiskit Mitigation则包含概率错误抵消（PEC）、概率错误放大（PEA）、TREX，以及使用门折叠进行零噪声外推（ZNE）等方法的实现。
本地运行环境也变得更适合测试。将新的Estimator与本地模拟器结合使用时，可以在消耗量子处理单元时间之前应用相同的错误缓解选项。IBM指出，FakeKingston模型模拟的是一台156量子比特的设备，这一规模并不适合在本地进行完整状态模拟；因此，IBM建议通过Clifford模拟进行快速近似检查。
IBM展示了一个在单一流程中结合PEC、Shaded Lightcones、TREX和后选择的示例。根据材料中提到的结果，在完整噪声模型设置下，Shaded Lightcones将PEC中的采样成本降低了约3.4倍，同时保持了相近的精度。
该模型与量子纠错的联系
Directed Execution并不局限于错误缓解。IBM表示，同样的本地控制也支持量子纠错研究，包括通过后选择进行量子错误纠正，以及表面码实验。IBM提到，一项在IBM Quantum Nighthawk上的研究应用了距离为5的表面码，并通过识别若干性能较低的组件并使码绕过这些组件，将每轮逻辑错误率最多改善了2.8倍。
这种控制还延伸至脉冲层面，包括门操作时序、快速重置量子比特，以及在分类之前读取软测量信息。但这些能力并不意味着量子纠错已经成为一个解决的问题；它们提供了一个更透明的实验平台来研究相关方法，而所提到的结果仍与特定实验和工具相关。
可用性与限制
本地Sampler和Estimator原语已在qiskit-ibm-runtime的0.50.0版本中发布。IBM表示，现有接口用户通常只需更新导入语句，代码主体仍可继续运行。该公司还推出了名为migrate-qiskit-ibm-runtime的开源工具，用于帮助将代码从旧版本迁移过来，包括V1和旧版服务器端V2原语。
这里的核心价值在于将控制权和透明度交给研究人员，而不是推出新的量子硬件。对于需要构建定制流程或测试新协议的用户而言，直接使用Executor仍然合适；其他用户则可以继续使用Sampler和Estimator。每项实验能够从缓解或纠错中获益多少，仍取决于噪声模型、采样成本，以及所使用电路和硬件的性质。