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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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然而，与模拟不断膨胀的宇宙相比，宇宙流体动力学模拟的计算成本要高得多，难度也更大。以往，科学家无法模拟像智利鲁宾天文台等大型望远镜观测到的、跨越数十亿年时间的宇宙区域的流体动力学情况。但在最新研究中，他们在“前沿”超级计算机上实现了这一点。
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