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其中合成数据成为应对大模型训练数据短缺的新思路。相比于从现实世界中采集或测量的真实数据，合成数据是基于模拟真实数据的分布特征和统计特性，再通过生成模型而创建的。它能根据实际需求生成海量可训练的数据集，但也存在所谓“过拟合”问题，导致大模型在合成数据上表现良好，但在真实场景中表现不佳。
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在保障有效性的前提下，提高可解释性，有助于减少对公共资源的消耗，增强用户对AI系统的信任度，并促进其在关键领域的应用。例如在医疗健康领域，一个具有高可解释性的AI诊断系统能够让医生更容易理解其判断依据，减少不必要的检查和治疗程序。
香港马公免费公开资料精准田文博介绍，以100米短跑为例，通过综合对比用户和冠军模型的支撑时间、腾空时间、四肢各个关节的夹角之间的差别，“AI随身教练”就可以判断出用户存在的训练问题，例如是脚踝力量差、后群力量差还是臂摆不够，进一步给出针对性训练建议。
