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量子计算的可靠性与稳定性是其面临的重要挑战。利用人工智能技术为量子计算纠错，是一种极具潜力的思路：机器学习能高效处理量子计算过程中产生的海量数据，快速识别出错误模式与特征，从而显著提升量子纠错效率。不过，人工智能与量子计算都属于新兴前沿技术，这两种技术均具有一定的复杂性，且面临可靠性方面的挑战。两个“新手”做“搭档”，会不会引入新的不确定性？这一点需要研发团队高度关注。
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具身智能的核心特征之一在于其动态适应能力。传统人工智能系统通常基于固定的规则或模型，而具身智能具有更强的灵活性和学习能力，能够在不断变化的环境中做出实时反应。它的这种动态适应特性适合军事、无人驾驶等领域。在这些场景中，环境和任务是高度不确定的，智能体必须在毫秒级时间内完成决策并采取行动。因此，具身智能是人工智能从静态、预设逻辑向动态、实时感知行为的重大进化。
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