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分数量子反常霍尔效应备受学术界关注，处于分数量子反常霍尔态的物质具有重要的观测研究价值。传统研究采用的是“自顶而下”的方法，研究者从已经存在的材料出发，利用其固有结构和性质来实现量子霍尔态。而“自底而上”的方法则是人工构建量子系统，从最基本的组件开始逐步搭建出所需的复杂结构。潘建伟团队利用“自底而上”的方式，基于自主研发的超导高非简谐性光学谐振器阵列，实现了光子间的非线性相互作用，并进一步在此系统中构建出作用于光子的等效磁场以构造人工规范场，从而实现了光子的分数量子反常霍尔态，为开展量子领域相关研究提供了优质的研究平台，有望助力推进“第二次量子革命”。
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尽管MAI-1可能借鉴了Inflection旗下模型的部分技术，有微软员工表示，MAI-1是一款全新的大语言模型，拥有约5000亿个参数，远超微软此前训练的任何开源模型。不到一个月前，微软刚推出了一款名为Phi-3的小型AI模型，其中Phi-3 mini被优化至可部署在手机上，拥有38亿参数，经过3.3万亿token的训练，微软称其性能与GPT-3.5等模型相当。
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