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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。

研究团队指出，与部署更多更新的光纤和电缆相比，这种方法更加环保，因为它主要利用现有光纤网络，增加了其数据传输能力，延长了其使用寿命和商业价值。信息时代对数据的需求与日俱增，这项新技术将有助于满足未来需求。

　　　　那么，在飞速发展的智驾技术面前，制度如何有效规范而又不能制约创新？“在完善智驾相关标准法规的同时，应探索建立具有中国特色，适度超前的安全监管机制。”付亚霖认为，探索建立具有中国特色的安全监管机制需要从发展的层面出发，结合实际情况，考虑技术、经济、社会、环境及消费者使用习惯等多方面的因素，制定出符合中国国情的安全监管政策和法规。同时，监管机制应该鼓励技术创新而不能变成技术创新的约束，也要考虑到区域性高级别自动驾驶示范推进等因素。因此，需要积极探索新的监管模式和制度，如利用现代信息技术手段提高监管效率，建立多元化的监管主体等。同时，还需要不断完善现有的监管制度，确保制度能够有效地执行和落地。并充分考虑国内智能驾驶发展正在逐渐站上行业前列、几乎没有现成经验可以遵循且需要更多探索的现实，在监管制度方面要体现依法管理、保证安全、适度超前的原则。