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与此同时，CodeBERT是首个将双模态预训练的效果做到跨语言通用的SOTA，它能同时处理自然语言和编程语言。在此之前，BERT等预训练模型，虽然在自然语言处理领域取得了成功，但针对编程语言的预训练模型研究相对匮乏。
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除此之外，业内人士还指出，2月25日，中国科学院等研究团队在《自然·能源》（Nature Energy）上发表论文Regulating grain growth via Li2SnS3 interphase in kesterite solar cells with certified efficiencies exceeding 15%，报告了一种新型铜锌锡硫硒太阳能电池，可实现超过15%的光电转换效率。研究团队创新性提出Li₂SnS₃界面相调控策略，通过改性阳离子迁移路径，实现Zn²⁺与Sn⁴⁺的迁移平衡。该Li₂SnS₃界面相可选择性包覆Cu₂Sn (S,Se)₃中间相晶粒，成为离子迁移的速率控制层，将界面相中Zn²⁺/Sn⁴⁺的迁移势垒差从Cu₂Sn (S,Se)₃中的0.41eV降至0.21eV，有效促进了更大尺寸、更均匀的高结晶度晶粒的形成。由此，器件的光电转换效率从13.86%大幅提升至15.45%；同时，在1.10 eV带隙下，器件的开路电压突破至602 mV。
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