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记者获悉，宝骏汽车与DeepSeek大模型深度融合的逻辑是，通过中枢大模型可靠性优先的1+N协同式智能体架构，实现DeepSeek和中枢大模型的“双模”部署，这样可实现车辆任务智能调度，即用户简单问题快速响应、复杂问题深度思考后精准回答。
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测试结果显示，在处理“悬铃木”的新数据时，“阿尔法量子比特”显著提高了错误识别的准确性。特别是在最大规模的实验中，“阿尔法量子比特”将错误率降低了6%以上。同时，它还比相关性匹配方法的错误率低了约30%。
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