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这些“猫量子比特”在硬件水平上对一类错误(称为比特翻转)有更高的固有抵抗力,其代价为更容易出现另一种错误(名为相位翻转)。这种错误偏差能让团队设计出只关注处理相位翻转错误的量子纠错代码,得到一个对额外量子比特需求更低、整体上更高效的设计。
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相比之下,MAI-1的规模要大得多,也需要更多的算力投入和训练数据。为了训练该模型,微软已经配置了大量包含英伟达GPU的服务器集群,并从各类来源收集训练数据,包括由OpenAI的GPT-4生成的文本和公共互联网数据。这或将使MAI-1与OpenAI的GPT-4处于相似的水平,据传后者拥有超过1万亿个参数。
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