大型尺度插入（Grand Scale Insertion），一种以超大规模数据集为基础的机器学习技术，旨在通过分析和模拟各种极端的物理或生物学现象，如宇宙中的星系形成、黑洞吞噬物质、地球气候变化等，以提高对复杂系统行为的理解和预测能力。其核心思想是将大量原始观测数据进行预处理和特征提取，再利用先进的机器学习算法构建复杂的模型，进而实现对大尺度物理过程的准确预测和解释。这一技术在现代科学研究、自然灾害预警、能源管理等领域具有广泛的应用前景，有助于推动科学的发展和人类社会的进步。
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