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　　　　2012年，诺贝尔物理学奖得主弗朗克·维尔切克首次预言了“时间晶体”的存在，即处于“时间晶体”相的物理系统会随着时间不断地自我重复，呈现持续的周期性振荡行为。自此，关于“时间晶体”的讨论一直是量子多体物理的热点问题。然而，众多的理论分析指出，由于量子涨落，连续“时间晶体”相很难稳定地存在于处于平衡态的系统中。

美国趣味科学网站在近日的报道中指出，这些顶尖运动员实现“更快、更高、更强”目标的法宝，除了绝佳的体能和运动技能外，还包括在他们大脑内发挥作用的一些“秘密武器”。已有许多研究表明，运动员的大脑与非运动员的大脑有些不同。

　　　　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。