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　　　　团队随后开发了名为“世界与人类行动模型”（WHAM）的AI模型。该模型使用了一个3D多玩家战斗模拟器中的人类玩家体验进行训练。团队发现，WHAM或能设计出符合预存在机制的复杂3D电子游戏序列，其关卡设计具有明显的多样性，且创意人员可对输出进行迭代调整。

清华大学新闻学院、人工智能学院教授沈阳17日对《环球时报》记者表示，大模型的预训练是指在构建大型人工智能模型（如GPT系列）时，首先在海量未标注的数据上进行初步训练的过程。通过自监督学习方法，模型学习语言的基本结构、语法规则和广泛的知识，形成通用的语言表示。这一阶段使模型能够理解和生成自然语言，为后续的具体任务（如文本分类、问答系统等）提供坚实的基础。预训练不仅提升了模型在各种任务中的表现，还减少了对大量标注数据的需求，加速了应用开发的进程。

　　　　兴业证券研究指出，近期红利、低波类ETF出现明显流入，表明有更多的市场投资者正在加大对红利类资产的配置力度。红利、低波类ETF已连续五周净流入，截至2024年12月19日，2024年12月累计净流入规模已达到156亿元，按照当前数据来看，为历史单月最大净流入。