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AI的未来在很大程度上取决于数据的质量，合成数据将在克服数据短缺方面发挥越来越重要的作用。对合成数据的使用，人们必须保持谨慎态度，尽量减少错误，确保其作为真实数据的可靠补充，从而保障AI系统的准确性和可信度。
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“虽然优势众多、前景广阔，但作为新兴技术，靶向蛋白降解技术现阶段仍面临几个‘坎’。”鲁伯埙表示，不同技术所面临的挑战也不尽相同。总体来讲，在临床方面，口服药物的成药性还有待提高，可能带来新的耐药性和副作用等问题，需进一步研究解决；在基础研究方面，理性设计方法需逐步建立，具体的降解机制也需进一步解构。
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