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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。

刘博进一步指出，以国有车企为开端，地方国企的生存也将面临挑战，比如一直执着于“灵魂”的上汽，就明显感受到了压力，最近宣布与华为合作，借助华为在智驾领域的技术积累，提升产品的市场竞争力。“合资品牌目前也在积极寻找智驾合作伙伴，如华为、卓驭、Momenta等，但合作速度一定是慢于自主品牌的，在消费者心智的占领上就相对处于劣势地位。”刘博说。

　　　　论坛期间，“北京人工智能数据训练基地监管沙盒”正式发布，这是全国首例人工智能领域监管沙盒。北京市经济和信息化局副局长毛东军表示，在管理上，利用监管沙盒管理机制，能帮助企业在合法合规的范围内规避数据风险；在技术上，通过数据加密、脱敏技术、云桌面操作、安全管理等先进技术，可以为模型企业和数据企业提供基础保障，“真正实现数据的可用、可见、不可得，避免数据泄露等高风险事件”。