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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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这其实是一种可穿戴生物电子AI系统,它就像“创可贴”一样薄而轻巧,又比大型监护设备更智能,可辅助甚至参与患者伤口愈合全过程。团队现已在动物模型上取得不错效果,下一步还将在人体展开测试,最终改善对慢性伤口患者的监测和管理,让医生远程就能收到“伤情报告”,并实时控制药物释放或进行电刺激治疗。
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