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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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庞之浩进一步介绍说，目前这些防御小行星的方法中，有些可行性高，但也有些存在隐患。例如发射航天器高速撞击小行星，通过动量传递改变其轨道，已经得到实际验证。美国“双小行星重定向测试”任务在2022年进行了航天器撞击小行星试验，改变了1颗目标小行星的轨道，证明了采用动能撞击技术可以改变小行星轨道。英国《独立报》称，在NASA的这次试验中，被改变轨迹的小行星直径是2024 YR4的两倍以上，它在撞击之后的运动周期缩短了32分钟。
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