谷歌继微软发布基于全新物理学的量子比特后，亚马逊推出了一种独特的量子计算硬件方案。该系统整合了两种量子比特类型，以增强量子信息的稳定性。核心理念提出，因此一类量子比特具有抗干扰能力，另一类则用于执行纠错代码，引发潜在问题。虽然此前已有更多的纠错案例，但多家企业认为亚马逊的策略是实现复杂算法量子比特的优选路径。这一工作逻辑成为关键的原则验证。

亚马逊的方法以“猫量子比特”存储数据。技术源于薛定谔猫的概念，通过将这种快速态分配于多个光子中实现。光子被指向谐振器内部，与其他方案相比，具有大幅提高相位翻转误差的优势。概率增加光子数量可进一步减少此类误差的可能性。然而，这一特性也显着带来了相位正交提高的权衡。

为对准相位跳跃，Amazon引入了“transmon”量子比特。这种超导硬件与猫量子比特交替排列，形成链状结构。每只猫量子与邻近的transmon纠缠，使晕通过弱测量监测之前的状态变化。这种方式破坏量子态即可检测并修复相位反转。相比传统纠错方案需同时识别错误类型和位置，Amazon则将所有错误对准相位偏移，仅根据transmon的反馈定位问题，从而减少所需硬件比特量子数量。

中，团队对比了由3个猫量子与2个transmon组成的链的比特，以及5个猫量子比特与4个transmon的链。结果显示，夜间的错误率低于前期，表明纠错进入已有效区间。然而，系统仍存持续。猫量子比特虽然能显着着中断位翻转，但无法完全消除，一旦发生，整个逻辑量子比特将出现故障。transmon本身也易受位翻转和个跃迁影响，可能会中断连续纠错效果测试。

目前，该硬件的错误率尚未达到支持复杂计算的水平，需大幅提高实用化。亚马逊的混合模式纠错展现了潜力，但实现这一潜力的路径硬件仍不清楚。此外，这是亚马逊公开讨论的第二量子比特技术，其最终技术路线尚待明确。