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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。

前些年开展的公众考古，为大家提供了难得的了解考古实践的机会。不过认真说来，能够前往考古现场的“大众”，实际上是“小众”。博物馆则不然，它既不像考古现场那样不得不设定诸多限制，又提供了免费参观、允许拍照的条件。特别是近年全国的博物馆事业格外兴盛，博物馆人员构成的改变、博物馆的开放形式以及展陈方式的多样化，都为我们提供了打通“文”与“物”的方便。

　　　　具身智能的发展，标志着人工智能与人类智能的进一步靠近。人类的智慧不仅来自大脑，还来自身体的感知和行动能力。我们学习和认知的过程很大程度上依赖于我们与环境的互动，例如通过行走、抓取物体等方式来理解世界。正如亚里士多德所说：“我们是通过做事来学习的。”同样，具身智能通过“身体”与环境的交互，在认知、推理、决策和行动之间建立起更自然的联系。它打破了传统人工智能在虚拟环境中的局限，使人工智能具备了与人类类似的感知和应变能力。这为未来通用人工智能的实现提供了更加现实的路径。