📌 如何集成多個 NLMs？

1️⃣ LLM + 強化學習（RL）

🔹 功能：   ✅ LLM 解析用戶問題，提供量子計算知識基礎   ✅ RL 記錄用戶學習習慣，動態優化學習路徑   ✅ RL 在量子計算搜索中提高 Grover 算法效率

🔹 示例應用：   📌 學生提問："如何運行 Shor 算法？"   ➡ LLM 解釋算法原理   ➡ RL 觀察學習行為並推薦適合的代碼示例

2️⃣ LLM + 計算機視覺（CV）

🔹 功能：   ✅ 根據用戶文本描述，自動生成量子計算圖像   ✅ 用布洛赫球、量子電路可視化解釋複雜理論   ✅ 識別手寫公式並轉換為計算機代碼

🔹 示例應用：   📌 學生輸入："生成一個量子電路圖"   ➡ LLM 解析需求   ➡ CV AI 生成交互式電路圖

3️⃣ LLM + 代碼生成 AI

🔹 功能：   ✅ 從數學公式自動轉換為 Qiskit / Cirq 代碼   ✅ 糾正量子代碼錯誤，提高計算效率

🔹 示例應用：   📌 學生輸入："創建一個量子態 |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩ 的 Qiskit 代碼"   ➡ LLM 解析數學公式   ➡ Code AI 生成相應 Python 代碼

4️⃣ LLM + 物理模擬 AI（Graph ML）

🔹 功能：   ✅ 處理量子系統建模，優化計算仿真   ✅ 識別並糾正量子糾錯碼的誤差

🔹 示例應用：   📌 學生輸入："模擬量子隧穿效應"   ➡ LLM 解釋物理背景   ➡ Graph AI 運行仿真並展示結果

5️⃣ LLM + 語音 AI（TTS/ASR）

🔹 功能：   ✅ 提供語音教學，支持實時 AI 講解   ✅ 語音識別並轉換為文本，方便交互

🔹 示例應用：   📌 學生用語音提問："如何進行量子測量？"   ➡ 語音 AI 轉換成文本   ➡ LLM 解析問題並回答

🔹 結論

集成多個 NLMs 使 AI 教育系統更強大、更智能： ✅ LLM 作為核心邏輯處理 → 解析用戶文本需求   ✅ 強化學習 AI 優化學習路徑 → 根據用戶習慣調整教學方案   ✅ 計算機視覺 AI 提供可視化解釋 → 讓複雜量子理論更直觀   ✅ 代碼生成 AI 提高編程能力 → 自動生成 Qiskit 代碼   ✅ 物理模擬 AI 處理複雜計算 → 提供量子實驗仿真   ✅ 語音 AI 增強人機交互 → 讓學習更自然流暢