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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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据悉，今年75岁的雷伯特，是Boston Dynamics（波士顿动力机器人）创始人。在此之前，他曾任麻省理工学院计算机科学和电子工程系教授，以及卡内基·梅隆大学计算机科学和机器人学副教授。在卡内基·梅隆大学，雷伯特创立了一间研究动力机器人科学根据的实验室，并研发出第一款能自己平衡的跳跃机器人。