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“阿尔法量子比特”采用了基于神经网络的设计，特别是利用了Transformer架构，这是目前大多数大型语言模型的基础。该解码器的任务是在实验结束时，通过一致性检查作为输入，准确预测逻辑量子位的状态是否已从初始状态发生变化。
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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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