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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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招股书显示，2021财年至2024年上半年，纽曼思线上销售渠道分别为2.164 亿元、2.432亿元、1.324亿元以及1.179亿元，占总收益的比例分别为64.1%、66.3%、73.0%、68.9%和80.7%。线下销售渠道占总收益的比重逐年下降，分别为34.3%、31.2%、25.5%、28.0%和18.1%。纽曼思表示，线下销售渠道的收入下降主要由于市场竞争加剧和公司战略调整，减少了对线下渠道的依赖。
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