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　　　　此次，科研团队采用基于“万能离子刀”的异质集成技术，通过离子注入结合晶圆键合的方法，制备了高质量硅基钽酸锂单晶薄膜异质晶圆；同时，与合作团队联合开发了超低损耗钽酸锂光子器件微纳加工方法，成功制备出钽酸锂光子芯片。

该模型试图解释，不用假设暗能量存在，宇宙仍加速膨胀的现象。研究发现，在引力较强的星系区域，时间流逝得更慢。而宇宙空洞，即广阔的空旷区域，时间流逝得更快。这种差异创造了所谓“皱褶”的时空结构。光线穿过这些区域时会被拉伸，模拟出加速膨胀的效果。

　　　　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。