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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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记者从清华大学获悉，该校物理系尤力教授团队与北京量子信息科学研究院等国内外研究机构合作，首次在强相互作用的室温里德堡气体中，观测到了持续稳定的“时间晶体”信号。相关研究成果日前发表在《自然·物理》杂志上。
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