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据《新科学家》周刊网站报道，美国耶鲁大学的本杰明·布罗克及其同事，测试了一种名为玻色编码的纠错技术。这一方法巧妙地将错误分布在量子计算机的振动上。该系统使用了可以取更多值的“高维量子比特”，因此在理论上具有更强大的纠错能力。
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通用人工智能要求具备跨领域、多任务的能力。在动态环境中，具身智能体可以灵活应对多种任务，而非局限于单一功能。例如，一个具备具身智能的机器人不仅能够在工厂中执行运输任务，还能胜任装配和清洁等多重职责，展示出强大的通用性。此外，智能体的身体形态也有助于其适应复杂环境和提升学习能力，复杂环境促使智能体形态和智能的进化，进一步提高其通用性。
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