（来源：上观新闻）
加州理工💯黄信元团队4月发💅表的最新论文，👩🎤🈶已经证明了🇿🇦小型量子计算机在😕处理部分机器学习😨🔺任务时，相比☀🤶经典计算机具备指🇪🇭数级优势🇪🇨☄。研究者还🐄把Paper 📊🇸🇪1中建立的贝叶斯🖌🔧信任评分✝（一套用来👢🚲评估信息🏩来源可信度的🌱🧦机制）接入了🌐📊这套遗忘系统5️⃣。
实验结果揭示了🧫一个不容乐观🛰但颇具价值的现实🇸🇿：当前最🗃😯强的大模🇰🇷🤧型在这套评测下😥的综合👨💻😠得分普遍在5👑📕0到70分之🔕📠间，远👨✈️未达到可以🇭🇰放心托付🇦🇿真实研究任务的水🧗♂️🚵准🐵✖。
以Clau💷de S🚒onnet🌀 4为例，总分从🛀📰70.🇦🇩🔑7降至65.6🐕👨🏫，IRSC🏃⭐（沙箱信息🔃召回率）从55🚭.3降至41.8🚚，引用覆📞🇵🇰盖率从64.💂👨🎤7降至48⌛.5🐍。此外，研🐂究团队还分析🦓🔊了整个系统🇷🇸🏏的toke🌤n消耗情况，揭示🤬🌾了不同模🇰🇷块的计算开销分🏠🖌布🧞♀️。
