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　　　　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。

针对脂肪代谢及其相关动脉粥样硬化过程，研究团队开发了一种激发态质子转移（ESPT）型荧光寿命探针以及影像测量方法。在正常生理状态下，ESPT探针与脂肪酸分子无明显相互作用；在激发态下，ESPT探针才可夺取脂肪酸质子产生寿命变化。这样不仅实现快速可逆响应，而且不影响脂肪酸代谢和转运等生理过程，为研究活细胞脂肪代谢提供了新手段。

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