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这些实验展示了两个阶段之间的转变：在第二个阶段即所谓“低噪声阶段”中，研究团队证实了量子计算机的计算复杂性，足以超越经典超级计算机。此外，他们还用67量子比特的“悬铃木”（Sycamore）芯片展示了超越经典的性能。这一实验和理论工作证实了存在一种稳定的、计算上复杂的相态，这种相态可以利用当前的量子处理器达到。
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简而言之，机器学习是人工智能的核心驱动力，它通过从海量数据中提取有价值的信息，帮助人类做出预测、判断和生成所需的内容，从而提升任务处理效率，将人力从繁重、重复、低级和危险的劳动中解放出来。2024年的诺贝尔物理学奖颁给了约翰·霍普菲尔德和杰弗里·欣顿，以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。展望未来，机器学习通过不断发展，必将为人类社会带来更大惊喜。
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