ORCA 的 PT-3 光子量子電腦在與 NVIDIA GPU 配對時提供 20% 的蛋白質設計改進，並且運行能量優化的速度比其前代產品快 12 倍。在 Digital Realty 倫敦創新實驗室運行。

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量子储备库通过线索在输入流之间进行选择，并通过线性读出再现选定的流。模拟自旋网络在精确测量下达到97%的准确性，但有限采样限制了实际应用——这是更复杂认知任务的基础。

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OQC、Citi 和 NQCC 演示了量子壓縮技術，可大幅減少神經網路參數，同時保持定價準確度——這是朝向可擴展量子-人工智能金融建模系統邁出的關鍵一步。

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生成型人工智能消除了量子优化中的电路参数调整瓶颈，实现恒定的28秒合成时间（相比传统方法的11+分钟），同时在HUBO问题上将解决方案质量翻倍。

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