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量子计算的可靠性与稳定性是其面临的重要挑战。利用人工智能技术为量子计算纠错，是一种极具潜力的思路：机器学习能高效处理量子计算过程中产生的海量数据，快速识别出错误模式与特征，从而显著提升量子纠错效率。不过，人工智能与量子计算都属于新兴前沿技术，这两种技术均具有一定的复杂性，且面临可靠性方面的挑战。两个“新手”做“搭档”，会不会引入新的不确定性？这一点需要研发团队高度关注。
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当前，美国、欧洲、日本等国家和地区竞相在极端条件领域投入大量的人力和物力，美国佛罗里达强磁场实验室、法国格勒诺布尔的尼尔研究所和欧洲强磁场中心、日本东京大学固体所极端条件实验室、德国马普量子光学研究所及核物理研究所等都拥有先进的极端条件实验设施。
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