编程上难度更大，需要解决很多在超导量子计算机中没有遇到过的问题。
好在徐佑在研制龙芯g1时，便开始思考和处理这些问题了。
有了这些基础在，徐佑面对这些难题时，也不会显得无力，甚至可以得心应手的去解决它们。
经过反复的编写、测试、修改之后。
徐佑终于做出了一套适合与算经光量子芯片的系统语言，让它可以顺利的完成各种编程。
解决了最关键的问题之后，徐佑效仿着海岛人工智能，尝试着让算经一样，也具备海岛那样自主学习的能力。
“就让海岛做你的启蒙老师好了。”
虽说在量子随机线路取样任务上，“算经”的计算速度已经是“海岛”的一千倍了。
但这并不代表“算经”已经完全替代“海岛”，成为更优秀的量子计算机。
在应用上面，“算经”还是一个刚刚出生的婴儿，还有非常多需要学习的地方。
而技术上相对成熟的“海岛”，则非常适合作为“算经”的老师。
在海岛的引领下，算经开始学习那些海岛已经具备的各项技能。
算经的学习速度极快，在不到一天的时间里，就从零开始，掌握了围棋、华夏象棋、国际象棋、医疗诊断等多项技能。
在深度学习的能力上，算经要远远的强于海岛。
仅仅用了几小时的学习，算经就在围棋上击败了海岛，甚至当算经让海岛两个子时，算经仍然可以以微弱的优势取胜。
徐佑之前以为，当棋力达到海岛的这个级别时，即使再往上提升，也应该没有太多的提升空间了。
徐佑没有想到的是，算经能够在这么短的时间内，就又将对围棋的解答能力上升了一个水准。
要知道，在围棋中让两个子，可不是差两目而已，而是大概相当于让了二十目。
这样的结果，说明人类对于寻找到围棋的最优解，仍然有非常远的距离
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