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　　　　在海量的试验中，与临床效果相近、让肿瘤离体培养后不失真是研究团队锚定的目标。为此，团队一改在成果转化时才与临床医生合作的既定模式，在开展研究早期就与临床医生开展紧密合作。“我们从患者治疗早期就开展伴随研究，跟踪我们的分析效果与临床治疗效果是否贴合。”席建忠说，构建微肿瘤模型很像训练人工智能大模型，必须要经过临床实践学习和比较才能做到与真实情况贴近。

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。

　　　　研究团队经过多年攻关，首次在国际上实现了基于集成光量子芯片的“连续变量”纠缠簇态的确定性制备、可重构调控与严格实验验证。量子比特可分别通过离散变量编码、连续变量编码方式在光量子芯片上实现。为制备出具有超高保真度的量子比特，以往通常采用基于单光子的离散变量编码方式，但这一方式的成功率随量子比特数增加呈指数下降。为此，研究团队创新采用基于光场的连续变量编码方式，破解了制备量子比特和量子纠缠扩展性难题，首次实现了量子纠缠簇态在芯片上的“确定性”产生。