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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。

对于这些地方来说，数字游民远算不上“返乡”，充其量只能算是“入乡”，因此，在乡村的关系网络中，他们算是弱连接，但这也意味着更多的资源和机会。事实证明确实如此。许多艺术家、科技工作者、创业者在乡村建立工作室、实训基地等，甚至只是以自己为IP的网络传播，通过资源要素的整合和转化，为乡村带去更多的可能性，为乡村发展注入更多生机和活力。

　　　　科大国盾量子技术股份有限公司量子计算云平台负责人储文皓说，即便是同一类技术路径，不同团队选择的实现方式也不尽相同。例如，同样是超导量子芯片，Google将量子比特排列成四边形，而IBM量子比特的布局则是呈蜂窝状的六边形。