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加州AI公司Covariant也在努力扩大机器人数据的规模。该公司于2018年开始从世界各地的30种机械臂中收集数据，其“机器人基础模型1”（RFM-1）不仅收集视频数据，还收集传感器读数。此类数据对于提升机器人任务执行能力至关重要，比如让机器人知道如何不碰伤香蕉。
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在训练阶段，团队首先使用了来自“悬铃木”量子处理器的49个量子比特的数据集对“阿尔法量子比特”进行训练。他们先利用量子模拟器生成了数亿个不同设置和错误级别的示例，随后通过数千个实验样本来微调“阿尔法量子比特”，使其更好地适应具体应用场景。
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