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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，在任务状态下和非任务状态下，实验动物内侧前额叶皮层的神经网络活动存在显著差异。在自由觅食行为期间，实验动物内侧前额叶皮层中的边界细胞和非边界细胞都很少表现出θ节律性放电。本研究最终在内侧前额叶皮层发现无θ节律的新型边界细胞。
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