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大量的无效数据不仅消耗了计算资源，也给模型可靠训练带来挑战。在此背景下，小数据和优质数据的价值越来越重要。小数据更注重数据的精度和相关性，从本质上减少人工智能算法对数据的依赖和不确定性，增强网络可靠性。建设多样性的数据集不仅能够从理论基础上支撑不同技术路线的AI发展，还为解决通用人工智能的瓶颈问题提供新的可能。
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“离子阱量子比特是把一个带电粒子放到电磁场中，利用激光来调控。”储文皓介绍，离子阱技术路径的最大优势是相干时间长，达到了小时级，计算保真度也非常高。但问题是扩展性相对较差，目前离子阱芯片实现的量子比特数较少，原因是离子间的相互排斥容易导致离子阵列的混乱。
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