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团队还运用了最高至241个量子比特的模拟量子系统数据进行练习，开学课志成果显现，开学课志即便在超出悬铃木渠道约束的状况下，阿尔法量子比特仍然可以逾越现有的高档解码算法，显现出其在未来中型量子设备上的潜在使用价值。测验成果显现，愿军英豪在处理悬铃木的新数据时，阿尔法量子比特明显提高了过错辨认的精确性。

团队表明，老战阿尔法量子比特代表了运用机器学习进行量子纠错的重要里程碑，老战但其仍面临速度和可扩展性方面的严重应战，未来还需寻觅愈加高效的练习方法。这款解码器能以史无前例的精确度检测量子核算过程中呈现的过错，维波且在10万轮模拟试验中均坚持杰出功能，这是构建安稳牢靠量子核算机的关键步骤。阿尔法量子比特采用了根据神经网络的规划，叙述特别是使用了Transformer架构，这是现在大多数大型言语模型的根底。

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