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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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在最新研究中，加拿大渥太华大学物理学教授拉金德拉·古普塔结合共变耦合常数理论和疲光理论得出结论称，宇宙中可能没有暗物质。其中共变耦合常数理论描述了自然力如何随着时间的推移而减弱；疲光理论则阐释了光经过“长途旅行”会损失能量。
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