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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。
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NanoGripper的设计灵感来源于人类的手掌和鸟类的爪子。它拥有四个可弯曲的手指和一个手掌，全部由同一块DNA材料通过复杂的折叠技术制成。每个手指都设计有三个可弯曲的关节，弯曲的程度和角度可以按需调整。手指上装有特殊的DNA适体（一种小分子），这些适体可以被编程来识别特定的目标分子，一旦与目标分子接触，手指就会自动弯曲，紧紧抓住目标。
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