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“目前的大语言模型本质上是文字接龙，基于海量资料，预测下一个最可能出现的词句。通过不断预测，生成连贯和完整的文本。应对文科考试，大模型的用词不准或用了近义词，不太影响评分。但理科考试考验推理和计算，比如一道题有五步推理，大模型走偏一步，答案就全错。而且大模型的训练数据中，文科语料要远远大于理科语料。”国内一位大模型研发专家告诉科技日报记者。
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该研究展示了分子作为下一代量子技术构建单元的巨大潜力。能长时间保持的分子纠缠可用于构建量子计算机或精密量子传感器，帮助理解复杂材料的量子性质。此外，还可改善量子传感中的精密测量，模拟复杂量子材料，甚至带来新的量子计算形式。
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