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　　　　对此，AI行业专家、美国纽约大学神经科学教授加里·马库斯表示，OpenAI之所以获得如此高的估值，很大程度上源于很多业界人士内心深处的一种信念：只要不断给AI模型“喂食”更多数据，提升其计算能力，模型就能变得愈发强大。按照这样的发展趋势，可能很快会出现OpenAI负责人萨姆·奥尔特曼所说的智能可与人类匹敌的“通用AI”。

测试结果显示，在处理“悬铃木”的新数据时，“阿尔法量子比特”显著提高了错误识别的准确性。特别是在最大规模的实验中，“阿尔法量子比特”将错误率降低了6%以上。同时，它还比相关性匹配方法的错误率低了约30%。

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