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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。

太阳环境的复杂性不仅体现在其物理参数和磁流体力学的特性上，更在于其高度的非线性。张承民强调，这种非线性意味着微小的变化可能引发巨大的影响，正如亚马孙森林中的蝴蝶扇动翅膀可能引发远处的飓风一样，这种不确定性增加了人们预测太阳活动的难度。

　　　　通常，基本粒子分为玻色子和费米子两类。玻色子能共享相同量子态，而费米子则遵循泡利不相容原理，即两个费米子不能占据同一量子状态。然而，实验中观察到的分数激子并不能完全归入这两类中的任何一类。它们虽具有预期的分数电荷，但行为却同时表现出玻色子和费米子的特征，类似两者的杂合体，介于两者之间的粒子类型——任意子，但又具有独特属性。