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美国“连线”网站称,AI发展离不开三大核心要素:算法、算力和数据。如今算力随着硬件升级和数据中心扩建正在持续增长,算法也在不断迭代,但数据的增加速度开始跟不上AI的发展需要。苏茨克维尔在加拿大温哥华举行的第38届神经信息处理系统年会的演讲中警告,“我们熟知的预训练模式必将终结。”他解释说,“AI的训练数据,正像石油一样,面临着耗尽的危机。无法改变的事实是:我们只有一个互联网。我们已经达到数据峰值,不会再有更多数据了,我们必须处理好现有的数据。”
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这些实验展示了两个阶段之间的转变:在第二个阶段即所谓“低噪声阶段”中,研究团队证实了量子计算机的计算复杂性,足以超越经典超级计算机。此外,他们还用67量子比特的“悬铃木”(Sycamore)芯片展示了超越经典的性能。这一实验和理论工作证实了存在一种稳定的、计算上复杂的相态,这种相态可以利用当前的量子处理器达到。
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