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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。

张抗抗直言，以“智驾平权”开局，意味着2025年将是车市有史以来竞争最激烈的一年。如果车企在年初就感受到“日子不好过”，那就应该赶紧求变，如缩减业务、减少车型。淘汰赛加速大势不可逆，越早求变肯定越有利。 本报记者郝文丽《中国汽车报》（2025-02-17 001版）

　　　　此次，科研人员利用“神光二号”大型激光装置，在实验室产生超音速对流等离子体，利用束流速度异性诱导电磁韦伯不稳定性的产生和发展，进而诱发形成大尺度的等离子体紊乱结构。他们进一步分析发现，该紊乱结构的功率谱与动理学湍流谱高度一致，实验还同时测量来自于不同角度的高能电子幂律谱。