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对于每次大模型迭代都会导致数据量需求急速增加的原因，沈阳解释称，这主要源于模型规模的扩大和性能提升的需求。随着模型参数数量增加，模型的学习和表达能力也随之增强，就需要更多的数据来充分训练这些参数，并确保模型具备良好的泛化能力。
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量子计算机很容易出错，这限制了它们在特定任务上超越经典计算机的潜力。量子纠错方法是将信息分散到多个量子比特，帮助减少出错，从而在不干扰计算的情况下发现并纠正错误。不过，大部分量子纠错方法通常依赖大量额外的量子比特来提供足够的防出错保护，这可能会在整体上降低效率。
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