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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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研究团队发现，近端小管细胞是致病变异的“温床”之一。这些细胞与各种肾功能作用相关，包括重新吸收水和电解质、分泌化学物质等。一旦这些细胞发生变异，就可能阻碍肾脏基本功能的发挥，从而引发肾病。借助这份拥有数千个肾脏细胞精确“画像”的图谱，科学家可以“放大”并揭示某些遗传变异是如何破坏关键肾脏细胞的调控机制的。
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