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进一步分析发现，在技术层面，运用多精度强化学习方法，可实现等离子体在微秒时间尺度上的精确调控，从而大幅增强聚变装置运行的可靠性；结合物理机制与数据驱动的混合算法，能够从大规模数据中准确预测等离子体的瞬时演变与破裂风险，有效降低设备损耗与实验不确定性；通过构建集诊断、预测、控制、设计于一体的智能系统，可以将原先依赖经验的模糊判断转化为可复现、可量化、可执行的标准化流程与模型，显著提升研发效能并节约试错开支。
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